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연구원들은 더 강력한 항생제를 찾기 위해 AI가 주도하는 새로운 방법을 테스트하고 있습니다.이미지 크레디트: Gennaro Leonardi/EyeEm/Getty Images.
  • 병원체는 현재의 항생제에 저항하는 능력이 점점 더 좋아지고 있으며, 이는 곧 의학적 위기입니다.
  • 많은 박테리아가 아직 발견되지 않은 강력한 천연 항생제를 함유하고 있다고 믿을 만한 이유가 있습니다.
  • 한 논문은 침묵하는 생합성 유전자 클러스터의 산물을 예측할 수 있는 생물정보학 알고리즘의 사용을 통해 발견된 그러한 항생제 중 하나의 발견을 설명합니다.

박사필라델피아 펜실베니아 대학교 페렐만 의과대학의 Cesar de la Fuente-Nunez는 이 문제를 Medical News Today에 설명했습니다.

“많은 항생제가 더 이상 효과가 없습니다. 그만큼현재 예측즉, 2050년까지 전 세계에서 매년 1천만 명이 치료할 수 없는 감염으로 사망할 것입니다.이는 3초에 한 명이 사망하는 것과 같다”고 말했다.

"다시 말해, 우리는 약물 내성 박테리아를 치료하기 위한 새로운 접근 방식이 정말로 필요합니다."라고 de la Fuente-Nunez 박사가 말했습니다.

펜실베니아주 필라델피아에 있는 록펠러 연구소의 연구원들이 그러한 접근 방식 중 하나를 제시하는 새로운 논문을 발표했습니다.

그것은 약물 내성을 극복할 수 있는 박테리아 내에 "숨어 있는" 기존의 천연 항생제를 발견하기 위한 생물정보학 알고리즘의 사용을 설명합니다.

이 논문은 새로운 과정을 통해 발견된 새로운 항약물 내성 항생제인 cilagicin을 소개한다.

Cilagicin은 급성 감염의 위협을 받는 쥐를 보호했으며 여러 약물 내성 병원체에 대해 광범위하고 강력한 항균 활성을 나타냈습니다.

이 연구의 주 저자는 Dr.Zongqiang Wang, Science에 등장.

de la Fuente-Nunez 박사는 이 연구에 참여하지 않았습니다.

숨은 천연항생제의 약속과 도전

연구의 교신저자인 Dr.숀 F.Brady는 MNT와의 인터뷰에서 "가장 유용한 치료제 중 대부분은 박테리아에서 유래합니다."라고 말했습니다.

"항생제 및 기타 자연 치료제를 식별하는 전통적인 방법은 생물학적 과정, 즉 발효에 의존하여 박테리아 게놈에 포함된 유전적 지시를 항생제로 변환합니다."라고 Dr.브래디.

"불행하게도 실험실에서 배양한 박테리아가 만들 수 있는 모든 다른 항생제를 생산하도록 유도하는 것은 종종 어렵습니다."라고 그는 지적했습니다.

박사Brady는 다음과 같이 말했습니다: “역사적으로 박테리아 발효 육즙 추출물의 약 10%가 항균 활성을 보였습니다. 아주 잘 연구된 박테리아조차도 많은 수의 침묵하는 생합성 유전자 클러스터(BCG)를 포함할 수 있다는 것이 이제 분명해졌습니다.”

알 수 있는 방법이 없다고 인정한 Dr.Brady, 이 BCG의 제품이 쉽게 표현되고 식별되는 제품만큼 유용할 것인지 여부.

그럼에도 불구하고 Dr. de la Fuente-Nunez는 "이에 대해 생각하는 한 가지 방법은 아름다운 Wang et al.의 기본 개념인 새로운 항생제를 설계하고 발견하도록 컴퓨터를 가르치는 것입니다. 종이."

알고리즘 발견

박사Brady는 다음과 같이 설명했습니다. “따라서 우리는 자연적인 생물학적 과정을 사용하여 유전적 지시를 해독하는 대신 생물정보학 알고리즘을 사용하여 박테리아가 생성하는 화학 구조를 예측한 다음 화학적 합성을 사용하여 이러한 잠재적인 항생제를 만드는 '무생물학적' 발견 접근 방식을 개발했습니다. .”

이러한 항생제가 파생된 분자를 "합성 생물정보학적 천연물(syn-BNP)"이라고 합니다.

de la Fuente-Nunez 박사는 “우리는 단지 표면을 긁고 있을 뿐이지만 잠재적으로 새로운 약물을 암호화할 수 있는 수많은 박테리아에 흥미로운 생합성 유전자 클러스터가 있습니다. “아웃사이드-박스 접근법이 시급히 필요하며, 이 작업과 이 연구 분야는 항생제 발견 문제를 다르게 생각하는 방법의 좋은 예입니다.”

알고리즘이 발견한 것

박사 출신의 연구원들Brady의 연구실은 비리보솜 펩타이드 합성효소로 인코딩된 리포펩타이드 항생제를 인코딩할 수 있는 유전자에 대해 약 10,000개의 BCG 데이터베이스를 검색했습니다.이러한 리포펩티드는 다양한 작용 방식을 통해 박테리아 성장을 억제한 이력이 있습니다.

많은 BCG가 이전에 탐색되지 않았습니다.연구자들이 "cil" 클러스터라고 명명한 하나는 항생제와 관련된 다른 유전자와 공유하는 가까운 공통 조상으로 인해 주의를 끌었습니다.

연구원들은 BCG가 활성 항생제인 cilagicin을 포함하여 여러 화합물을 생성할 것이라고 예측하는 알고리즘에 이를 입력했습니다.

Cilagicin은 cilagicin에 저항하도록 특별히 성장한 박테리아를 포함하여 알려진 여러 약물 내성 박테리아에 대항하여 강력한 것으로 입증되었습니다.

그들은 cilagicin이 또한 인간 세포에 해를 끼치지 않는다는 것을 발견했으며 일단 세포로 전환되면생체 이용 가능약물 형태로 생쥐의 감염을 퇴치했습니다.

Cilagicin은 박테리아가 세포벽을 유지하는 데 의존하는 두 분자 때문에 약물 내성 박테리아를 물리치는 데 매우 효과적이라고 연구자들은 말합니다.

분자는 C55-P 및 C55-PP로 알려져 있으며 대부분의 항생제는 서로 결합하여 내성이 생기기 쉽습니다.약물 내성 박테리아는 남은 한 분자로 할 수 있습니다.cilagicin은 둘 다와 결합하기 때문에 박테리아는 해결 방법이 없으며 패배합니다.

한 걸음 앞으로

연구원들은 논문에서 제시한 과정이 우리의 약물 내성 위기에서 한 가지 방법을 제공할 수 있기를 바랍니다.박사브래디는 이렇게 말했습니다.

“현재 항생제 무기고의 남은 유용한 시간은 우리가 그것을 얼마나 신중하게 사용하는지에 전적으로 달려 있습니다. 좋은 관리를 통해 현재의 항생제가 과학자들이 오늘날 연구하고 있는 차세대 항생제를 개발할 수 있을 만큼 충분히 오래 지속되기를 매우 희망합니다.”

de la Fuente-Nunez 박사는 이 논문의 접근 방식을 환영했습니다. “저는 AI와 컴퓨터가 새로운 항생제를 설계하고 발견하는 데 도움이 될 잠재력을 믿습니다. 이를 위해서는 기계 지능과 인간 지능을 결합해야 한다고 생각합니다.”

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