Naukowcy odkryli pierwsze nowe antybiotyki od ponad 60 lat
Badacze z Massachusetts Institute of Technology (MIT) poinformowali na łamach magazynu Nature o swoim ogromnym sukcesie. Odkryli nową klasę antybiotyków przeciwko groźnemu lekoopornemu gronkowcowi złocistemu (Staphylococcus aureus).
Naukowcy od wielu lat powtarzają, że mamy coraz poważniejszy problem z niedoborem antybiotyków skutecznych w walce z dobrze znanymi bakteriami. Bakterii opornych na antybiotyki przybywa bowiem w takim tempie, że nie jesteśmy w stanie nadążyć z nowymi lekami. To zjawisko występujące naturalnie, ale nieodpowiedzialnym zachowaniem mocno mu pomagamy i w efekcie z powodu chorób, które wydawały się pozostawać pod kontrolą, każdego roku umiera ponad milion osób. Nic więc dziwnego, że nowe odkrycie badaczy Massachusetts Institute of Technology (MIT), budzi ogromne zainteresowanie - naukowcy poinformowali, że z pomocą sztucznej inteligencji zidentyfikowali pierwsze nowe antybiotyki od 60 lat.
Pierwsze nowe antybiotyki od 60 lat
Ba, modele głębokiego uczenia nie tylko zidentyfikowały ten nowy związek, który może pokonać lekooporną bakterię, ale także rzuciły nowe światło na informacje wykorzystywane przez model sztucznej inteligencji do przewidywania określonych cząsteczek, które mogłyby stanowić dobre antybiotyki. Naukowcy wykazali, że ten nowo zidentyfikowany związek wykazuje zdolność eliminowania opornego na metycylinę Staphylococcus aureus (MRSA) w warunkach laboratoryjnych i dwóch mysich modelach zakażenia. Co ważne, wykazuje też niską toksyczność wobec komórek ludzkich, co czyni go obiecującym kandydatem do opracowania leku.
Badania te są częścią projektu Antibiotics-AI Project na MIT, którego celem jest odkrycie w ciągu siedmiu lat nowych klas antybiotyków zwalczających siedem rodzajów śmiercionośnych bakterii - jedną z nich jest właśnie Staphylococcus aureus, czyli gronkowiec złocisty. Zakażenie tą bakterią może prowadzić do wymiotów, biegunki, spadku ciśnienia krwi, wstrząsu, a nawet śmierci. A że nosicielstwo występuje szczególnie często pośród personelu szpitalnego, opracowanie skutecznych leków ma duże znaczenie w kontekście ograniczenia szerzenia zakażeń wewnątrzszpitalnych.
Polecamy na Antyweb: Polacy robią biznes na afrykańskich krowach. Jaki?
Gronkowiec złocisty to bardzo groźna bakteria
A jak AI identyfikuje potencjalne leki? Naukowcy wykorzystali modele głębokiego uczenia umożliwiające poznanie struktur chemicznych związanych z działaniem przeciwdrobnoustrojowym. Przeanalizowali tak ogromne zbiory danych, oceniając około 39 tys. związków pod kątem ich aktywności antybiotykowej przeciwko gronkowcowi. Algorytm nie tylko oszacował aktywność przeciwdrobnoustrojową każdej cząsteczki, ale także przewidział podstruktury cząsteczki prawdopodobnie odpowiedzialne za tę aktywność.
Aby udoskonalić wybór potencjalnych leków, badacze przeszkolili dodatkowe modele głębokiego uczenia się, aby przewidywać toksyczność wobec trzech różnych typów komórek ludzkich. To pozwoliło uzyskać związki zdolne do zabijania drobnoustrojów, minimalizując jednocześnie niekorzystny wpływ na komórki ludzkie.
Podczas przeglądu około 12 milionów związków dostępnych na rynku modele zidentyfikowały obiecujących kandydatów z pięciu różnych klas, z których każda opiera się na odrębnych podstrukturach chemicznych. Eksperymentalna weryfikacja tych przewidywań obejmowała przetestowanie około 280 związków, ostatecznie identyfikując dwóch obiecujących kandydatów na antybiotyki z tej samej klasy.
Mamy dość mocne dowody na to, że ta nowa klasa strukturalna jest aktywna przeciwko patogenom Gram-dodatnim, selektywnie rozpraszając siłę napędową protonów w bakteriach. Cząsteczki atakują selektywnie błony komórkowe bakterii w sposób, który nie powoduje znacznych uszkodzeń błon komórkowych ludzi.
