Inteligența artificială a descoperit un nou antibiotic, mult mai eficient decât cele aflate în prezent în uz. Agenții patogeni testați nu au putut dezvolta rezistență la noul antibiotic.
Publicitate
Folosind un algoritm de învățare automată, cercetătorii MIT au identificat un nou compus antibiotic puternic. În testele de laborator, medicamentul a ucis multe dintre cele mai problematice bacterii cauzatoare de boli din lume, inclusiv unele tulpini care sunt rezistente la toate antibioticele cunoscute. De asemenea, a eliminat infecțiile la două modele diferite de șoareci. Modelul computerizat, care poate analiza peste o sută de milioane de compuși chimici în câteva zile, este conceput pentru a identifica potențialele antibiotice care ucid bacteriile folosind mecanisme diferite decât cele ale medicamentelor existente.
„Am vrut să dezvoltăm o platformă care să ne permită să valorificăm puterea inteligenței artificiale pentru a introduce o nouă eră a descoperirii medicamentelor cu antibiotice”, spune James Collins, profesor de Inginerie și Știință Medicală la Institutul de Inginerie și Știință Medicală al MIT (IMES) și Departamentul de Inginerie Biologică. „Abordarea noastră a dezvăluit această moleculă uimitoare, care este probabil unul dintre cele mai puternice antibiotice care au fost descoperite.”
În noul lor studiu, cercetătorii au identificat și alți câțiva candidați promițători la antibiotice, pe care intenționează să-i testeze în continuare. Ei cred că modelul ar putea fi folosit și pentru a proiecta noi medicamente, pe baza a ceea ce a învățat despre structurile chimice care permit medicamentelor să omoare bacteriile.
„Modelul de învățare automată poate explora, in silico, spații chimice mari care pot fi prohibitiv de costisitoare pentru abordările experimentale tradiționale”, spune Regina Barzilay, profesor de inginerie electrică și informatică Delta Electronics în Laboratorul de informatică și inteligență artificială (CSAIL) al MIT. .
Barzilay și Collins, care sunt co-dirigenți ai facultății pentru Clinica Abdul Latif Jameel de la MIT pentru învățare automată în sănătate (J-Clinic) și sunt autorii seniori ai studiului, care a apărut în Cell. Primul autor al lucrării este Jonathan Stokes, postdoctorat la MIT și Broad Institute of MIT and Harvard.
Ideea de a folosi modele computerizate predictive pentru screening-ul „in silico” nu este nouă, dar până acum aceste modele nu au fost suficient de precise pentru a transforma descoperirea medicamentelor. Anterior, moleculele erau reprezentate ca vectori reflectând prezența sau absența anumitor grupări chimice. Cu toate acestea, noile rețele neuronale pot învăța automat aceste reprezentări, transformând moleculele în vectori care pot fi utilizați mult mai ușor pentru a prezice o proprietate.
Odată ce modelul a fost antrenat, cercetătorii l-au testat pe Drug Repurposing Hub al Broad Institute, o bibliotecă de aproximativ 6.000 de compuși. Modelul a ales o moleculă despre care se prevedea că va avea o activitate antibacteriană puternică și avea o structură chimică diferită de orice antibiotic existent. Folosind un model diferit de învățare automată, cercetătorii au arătat, de asemenea, că această moleculă ar avea probabil o toxicitate scăzută pentru celulele umane.
Această moleculă, pe care cercetătorii au decis să o numească halicină, după sistemul fictiv de inteligență artificială din „2001: A Space Odyssey”, a fost investigată anterior ca un posibil medicament pentru diabet. Cercetătorii l-au testat împotriva a zeci de tulpini de bacterii izolate de la pacienți și cultivate în vase de laborator și au descoperit că a fost capabil să omoare multe tulpini care sunt rezistente la tratament, inclusiv Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii și Mycobacterium tuberculosis. Medicamentul a funcționat împotriva tuturor speciilor pe care le-au testat, cu excepția Pseudomonas aeruginosa, un agent patogen pulmonar greu de tratat, scrie news.mit.
Pentru a testa eficacitatea halicinei la animalele vii, cercetătorii au folosit-o pentru a trata șoarecii infectați cu A. baumannii, o bacterie care a infectat mulți soldați americani staționați în Irak și Afganistan. Tulpina de A. baumannii pe care au folosit-o este rezistentă la toate antibioticele cunoscute, dar aplicarea unui unguent care conține halicină a eliminat complet infecțiile în 24 de ore.
Studiile preliminare sugerează că halicina ucide bacteriile prin perturbarea capacității acestora de a menține un gradient electrochimic pe membranele celulare. Acest gradient este necesar, printre alte funcții, pentru a produce ATP (molecule pe care celulele le folosesc pentru a stoca energie), așa că dacă gradientul se descompune, celulele mor. Acest tip de mecanism de ucidere ar putea fi dificil pentru bacterii să-l combată și să dezvolte rezistență, spun cercetătorii.
„Când ai de-a face cu o moleculă care probabil se asociază cu componente ale membranei, o celulă nu poate dobândi neapărat o singură mutație sau câteva mutații pentru a schimba chimia membranei exterioare. Mutații de acest fel tind să fie mult mai complexe de dobândit evolutiv”, spune Stokes.
În acest studiu, cercetătorii au descoperit că E. coli nu a dezvoltat nicio rezistență la halicină în timpul unei perioade de tratament de 30 de zile. În schimb, bacteriile au început să dezvolte rezistență la antibioticul ciprofloxacin în decurs de una până la trei zile, iar după 30 de zile, bacteriile au fost de aproximativ 200 de ori mai rezistente la ciprofloxacină decât erau la începutul experimentului.
Cercetătorii intenționează să urmeze studii suplimentare despre halicină, lucrând cu o companie farmaceutică sau cu o organizație nonprofit, în speranța de a o dezvolta pentru utilizarea la oameni.
Fiți la curent cu ultimele noutăți. Urmăriți DCNews și pe Google News
de Val Vâlcu