Sitemap
Sdílejte na Pinterestu
Výzkumníci testují nové, AI vedené způsoby, jak najít účinnější antibiotika.Obrazový kredit: Gennaro Leonardi/EyeEm/Getty Images.
  • Patogeny stále lépe odolávají současným antibiotikům, což je lékařská krize v procesu.
  • Existuje důvod se domnívat, že mnoho bakterií obsahuje přírodní, silná antibiotika, která dosud nebyla nalezena.
  • Článek popisuje objev jednoho takového antibiotika, nalezeného pomocí bioinformatických algoritmů, které dokážou předpovídat produkty tichých biosyntetických genových shluků.

Dr.Cesar de la Fuente-Nunez z Perelman School of Medicine na University of Pennsylvania ve Philadelphii popsal problém pro Medical News Today.

„Mnoho antibiotik už nezabírá. Theaktuální předpověďje, že do roku 2050 zemře na světě 10 milionů lidí ročně na neléčitelné infekce.To odpovídá jedné smrti každé tři sekundy,“ poznamenal.

"Jinými slovy," řekl Dr. de la Fuente-Nunez, "opravdu potřebujeme nové přístupy k léčbě bakterií odolných vůči lékům."

Výzkumníci z The Rockefeller Institute ve Philadelphii, PA, právě zveřejnili nový článek, který představuje jeden takový přístup.

Popisuje použití bioinformatických algoritmů k odhalení existujících přírodních antibiotik, které se „skrývají“ v bakteriích a mohou překonat rezistenci vůči lékům.

Článek představuje cilagicin, nové antirezistentní antibiotikum, objevené pomocí nového procesu.

Cilagicin chránil myši ohrožené akutní infekcí a vykazoval širokou, silnou, antimikrobiální aktivitu proti několika patogenům odolným vůči lékům.

Studie, jejímž hlavním autorem je Dr.Zongqiang Wang, se objeví v Science.

Dr. de la Fuente-Nunez nebyl do této studie zapojen.

Příslib a výzva skrytých přírodních antibiotik

Odpovídající autor studie, Dr.Sean F.Brady řekl MNT, že „[m]noho z našich nejužitečnějších terapeutik pochází z bakterií.

„Tradiční metody identifikace antibiotik – a dalších přírodních léčiv – spoléhají na biologické procesy, tj. fermentaci, aby se genetické instrukce obsažené v bakteriálních genomech přeměnily na antibiotika,“ řekl Dr.Brady.

"Bohužel je často obtížné přimět laboratorně vypěstované bakterie k výrobě všech různých antibiotik, která jsou schopni vyrobit," zdůraznil.

Dr.Brady poznamenal: „Historicky asi 10 % extraktů bakteriálního fermentačního bujónu vykazovalo antibakteriální aktivitu. Nyní je jasné, že i velmi dobře prozkoumané bakterie mohou obsahovat velké množství tichých biosyntetických genových klastrů (BCG).

Neexistuje způsob, jak to vědět, připustil Dr.Brady, zda se produkty těchto BCG ukáží jako stejně užitečné jako ty, které byly snadno vyjádřeny a identifikovány.

Přesto, řekl Dr. de la Fuente-Nunez, „[o]jedním způsobem, jak o tom přemýšlet, je naučit počítače navrhovat a objevovat nová antibiotika, což je základní koncept krásné Wang et al. papír."

Algoritmické objevování

Dr.Brady vysvětlil: „Proto jsme vyvinuli přístup „bez biologie“, kde namísto dekódování genetických instrukcí pomocí přirozených biologických procesů se k předpovědi chemických struktur produkovaných bakteriemi používají bioinformatické algoritmy, a poté se k vytvoření těchto potenciálních antibiotik používá chemická syntéza. .“

Molekuly, ze kterých jsou tato antibiotika odvozena, se nazývají „syntetické bioinformatické přírodní produkty (syn-BNP).

"Jen se škrábeme po povrchu, ale v mnoha bakteriích jsou vzrušující biosyntetické genové shluky, které mohou potenciálně kódovat nové léky," věří Dr. de la Fuente-Nunez. "Osobní přístupy jsou naléhavě potřeba a tato práce a tato oblast výzkumu je skvělým příkladem toho, jak přemýšlet o problému objevování antibiotik jinak."

Co algoritmus našel

Výzkumníci z Dr.Bradyho laboratoř hledala v databázi asi 10 000 BCG geny, které by mohly kódovat neribozomální lipopeptidová antibiotika kódovaná peptidsyntetázou.Tyto lipopeptidy v minulosti inhibovaly růst bakterií prostřednictvím různých způsobů působení.

Mnoho BCG nebylo dříve prozkoumáno.Jeden, který vědci pojmenovali „cil“ cluster, upoutal jejich pozornost kvůli blízkým společným předkům, které sdílí s jinými geny spojenými s antibiotiky.

Vědci to zařadili do algoritmu, který předpovídal, že BCG bude produkovat několik sloučenin, včetně jedné, cilagicinu, který byl aktivním antibiotikem.

Cilagicin byl postaven proti několika známým bakteriím odolným vůči lékům, včetně bakterií pěstovaných specificky tak, aby odolávaly cilagicinu, a ukázal se jako účinný proti nim.

Zjistili, že cilagicin také nepoškozuje lidské buňky a jakmile se přemění na abiologicky dostupnéléková forma, potlačovala infekce u myší.

Cilagicin je tak účinný při porážce bakterií rezistentních vůči lékům, říkají vědci kvůli dvěma molekulám, na kterých bakterie závisí při udržování jejich buněčných stěn.

Molekuly jsou známé jako C55-P a C55-PP a většina antibiotik se váže s jedním nebo druhým, což je činí náchylnými k rozvoji rezistence.Bakterie odolné vůči lékům si vystačí s jednou zbývající molekulou.Vzhledem k tomu, že cilagicin se váže s oběma, bakterie nemají žádné řešení a jsou poraženy.

Krok vpřed

Výzkumníci doufají, že proces navržený v tomto dokumentu může poskytnout jednu cestu z naší krize rezistence vůči drogám.Dr.Brady řekl:

„Zbývající užitečná doba našeho současného antibiotického arzenálu bude zcela záviset na tom, jak pečlivě je budeme používat. Při dobrém vedení pevně doufám, že naše současná antibiotika vydrží dostatečně dlouho, aby umožnila vývoj další generace antibiotik, na kterých dnes vědci pracují.“

Dr. de la Fuente-Nunez tento přístup vítá, když řekl: „Věřím v potenciál AI a počítačů, které nám pomohou navrhnout a objevit nová antibiotika. Myslím, že k tomu budeme muset sloučit strojovou inteligenci s lidskou inteligencí.“

Všechny kategorie: Blog