Искусственный интеллект изобрел новый антибиотик: он решит проблему, с которой врачи не могли справиться десятилетиями

Алгоритм машинного обучения определил соединение, убивающее Acinetobacter baumannii, супербактерию, обитающую во многих больницах. Подробнее рассказало издание Scitech Daily.

Фото: IStock

Используя алгоритм искусственного интеллекта, исследователи из Массачусетского технологического института и Университета Макмастера определили новый антибиотик, который может убивать тип бактерий, ответственных за многие устойчивые к лекарствам инфекции.

Если препарат будет разработан для использования у пациентов, он может помочь в борьбе с Acinetobacter baumannii, видом бактерий, который часто встречается в больницах и может привести к пневмонии, менингиту и другим серьезным инфекциям. Микроб также является основной причиной инфекций раненых солдат в Ираке и Афганистане.

«Acinetobacter может выживать на дверных ручках и оборудовании больниц в течение длительного периода времени, а также поглощать гены устойчивости к антибиотикам из окружающей среды. Сейчас очень часто можно найти изоляты A. baumannii, устойчивые практически ко всем антибиотикам», — говорит Джонатан Стоукс, бывший доктор Массачусетского технологического института, который сейчас является доцентом кафедры биохимии и биомедицинских наук в Университете Макмастера.

Исследователи определили новое лекарство из библиотеки почти 7000 потенциальных лекарственных соединений, используя модель машинного обучения, которую они обучили оценивать, будет ли химическое соединение подавлять рост A. baumannii.

«Это открытие еще раз подтверждает предположение о том, что ИИ может значительно ускорить и расширить наши поиски новых антибиотиков, — говорит Джеймс Коллинз, профессор медицинской инженерии и науки в Термеере в Институте медицинской инженерии и науки Массачусетского технологического института (IMES). – Я рад, что эта работа показывает, что мы можем использовать ИИ для борьбы с проблемными патогенами, такими как A. baumannii».

По теме: Ученые создали роботизированную таблетку: она может стать спасением для диабетиков и справиться с устойчивыми к антибиотикам бактериями

Коллинз и Стоукс — главные авторы нового исследования, которое было опубликовано 25 мая в журнале Nature Chemical Biology. Ведущими авторами статьи являются аспиранты Университета Макмастер Гэри Лю и Дениз Катакутан, а также недавняя выпускница Университета Макмастер Кхуши Ратод.

Открытие лекарств

За последние несколько десятилетий многие патогенные бактерии стали более устойчивыми к существующим антибиотикам, в то время как новых антибиотиков было разработано очень мало.

Несколько лет назад Коллинз, Стоукс и профессор Массачусетского технологического института Регина Барзилай решили бороться с этой проблемой, используя машинное обучение, тип искусственного интеллекта, который может научиться распознавать закономерности в огромном пространстве объемы данных. Коллинз и Барзилай надеются, что этот подход можно будет использовать для выявления новых антибиотиков, химическая структура которых отличается от любых существующих лекарств.

Сначала исследователи обучили алгоритм идентифицировать химические структуры, которые могут ингибировать рост кишечной палочки. При проверке более 100 миллионов соединений этот алгоритм дал молекулу, которую исследователи назвали галицином в честь вымышленной системы искусственного интеллекта из «Космической одиссеи 2001». Они показали, что эта молекула может убивать не только кишечную палочку, но и несколько других видов бактерий, устойчивых к лекарствам.

«После этой статьи, когда мы показали, что эти подходы машинного обучения могут хорошо работать для сложных задач по поиску антибиотиков, мы обратили наше внимание на то, что я считаю врагом общества № 1 для бактериальных инфекций с множественной лекарственной устойчивостью, а именно на Acinetobacter». — говорит Стоукс.

Чтобы получить обучающие данные для своей вычислительной модели, исследователи сначала подвергли A. baumannii, выращенную в лаборатории, воздействию примерно 7500 различных химических соединений, чтобы увидеть, какие из них могут ингибировать рост микроба. Затем они ввели в модель структуру каждой молекулы. Они также сообщили модели, может ли каждая структура ингибировать рост бактерий или нет. Это позволило алгоритму изучить химические особенности, связанные с ингибированием роста.

После того, как модель была обучена, исследователи использовали ее для анализа набора из 6680 соединений, которых она раньше не видела, которые были получены из Центра перепрофилирования лекарств в Институте Броуда. Этот анализ, который занял менее двух часов, дал несколько сотен результатов. Из них исследователи выбрали 240 для экспериментального тестирования в лаборатории, сосредоточив внимание на соединениях со структурой, отличной от структуры существующих антибиотиков или молекул из обучающих данных.

Эти тесты дали девять антибиотиков, в том числе один, который был очень сильнодействующим. Это соединение, которое первоначально исследовалось как потенциальное лекарство от диабета, оказалось чрезвычайно эффективным для уничтожения A. baumannii, но не оказало влияния на другие виды бактерий, включая Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus и резистентные к карбапенемам Enterobacteriaceae.

Эта способность к уничтожению «узкого спектра» является желательной характеристикой антибиотиков, поскольку она сводит к минимуму риск быстрого распространения резистентности бактерий к препарату. Еще одно преимущество заключается в том, что препарат, вероятно, поможет подавить оппортунистические инфекции, такие как Clostridium difficile.

Новый механизм

В исследованиях на мышах исследователи обнаружили, что препарат, названный ими абауцином, может лечить инфекции, вызванные A. baumannii. Они также обнаружили в лабораторных тестах, что он работает против различных устойчивых к лекарствам штаммов A. baumannii, выделенных у пациентов-людей.

Дальнейшие эксперименты показали, что препарат убивает клетки, вмешиваясь в процесс, известный как перенос липопротеинов, который клетки используют для транспортировки белков из внутренней части клетки в клеточную оболочку. В частности, препарат ингибирует белок LolE, участвующий в этом процессе.

Вам может быть интересно: главные новости Нью-Йорка, истории наших иммигрантов и полезные советы о жизни в Большом Яблоке – читайте все это на ForumDaily New York.

Все грамотрицательные бактерии экспрессируют этот фермент, поэтому исследователи были удивлены, обнаружив, что абауцин настолько избирательно воздействует на A. baumannii. Они предполагают, что небольшие различия в том, как A. baumannii выполняет эту задачу, могут объяснить селективность препарата.

«Мы еще не завершили сбор экспериментальных данных, но мы думаем, что это связано с тем, что A. baumannii осуществляет доставку липопротеинов немного иначе, чем другие грамотрицательные виды. Мы считаем, что именно поэтому мы получаем активность узкого спектра», — говорит Стоукс.

Лаборатория Стоукса в настоящее время работает с другими исследователями над оптимизацией лечебных свойств соединения в надежде разработать его для возможного использования у пациентов.

Исследователи также планируют использовать свой подход к моделированию для выявления потенциальных антибиотиков для других типов лекарственно-устойчивых инфекций, в том числе вызванных Staphylococcus aureus и Pseudomonas aeruginosa.

Сообщение Искусственный интеллект изобрел новый антибиотик: он решит проблему, с которой врачи не могли справиться десятилетиями появились сначала на ForumDaily.