Sitemap
Kongsi di Pinterest
Penyelidik sedang menguji cara baharu yang diterajui AI untuk mencari antibiotik yang lebih mujarab.Kredit imej: Gennaro Leonardi/EyeEm/Getty Images.
  • Patogen semakin baik dan lebih baik dalam menentang antibiotik semasa, krisis perubatan yang sedang dibuat.
  • Terdapat sebab untuk mempercayai bahawa banyak bakteria mengandungi antibiotik semula jadi dan kuat yang belum ditemui.
  • Kertas kerja menerangkan penemuan satu antibiotik sedemikian, yang ditemui melalui penggunaan algoritma bioinformatik yang boleh meramalkan produk kumpulan gen biosintetik senyap.

Dr.Cesar de la Fuente-Nunez, dari Sekolah Perubatan Perelman di Universiti Pennsylvania di Philadelphia, menerangkan masalah itu kepada Medical News Today.

“Banyak antibiotik tidak lagi berfungsi. Theramalan semasaialah, menjelang 2050, 10 juta orang akan mati setiap tahun di dunia akibat jangkitan yang tidak boleh dirawat.Ini sepadan dengan satu kematian setiap tiga saat,” katanya.

"Dalam erti kata lain," kata Dr. de la Fuente-Nunez, "kami benar-benar memerlukan pendekatan baru untuk merawat bakteria tahan dadah."

Penyelidik dari Institut Rockefeller di Philadelphia, PA, baru sahaja menerbitkan kertas baru yang membentangkan satu pendekatan sedemikian.

Ia menerangkan penggunaan algoritma bioinformatik untuk menemui agen antibiotik semulajadi yang sedia ada "bersembunyi" dalam bakteria yang boleh mengatasi rintangan dadah.

Kertas itu memperkenalkan cilagicin, antibiotik tahan anti-ubat baharu, ditemui menggunakan proses baharu.

Cilagicin melindungi tikus yang diancam oleh jangkitan akut, dan mempamerkan aktiviti antimikrob yang luas, kuat terhadap beberapa patogen yang tahan dadah.

Kajian itu, yang pengarang utamanya ialah Dr.Zongqiang Wang, muncul dalam Sains.

Dr. de la Fuente-Nunez tidak terlibat dalam kajian ini.

Janji dan cabaran antibiotik semulajadi tersembunyi

Penulis kajian yang sepadan, Dr.Sean F.Brady, memberitahu MNT bahawa "[m] mana-mana terapeutik kami yang paling berguna datang daripada bakteria."

"Kaedah tradisional untuk mengenal pasti antibiotik - dan terapeutik semula jadi lain - bergantung pada proses biologi, iaitu, penapaian, untuk menukar arahan genetik yang terkandung dalam genom bakteria kepada antibiotik," kata Dr.Brady.

"Malangnya, selalunya sukar untuk memujuk bakteria yang tumbuh di makmal untuk menghasilkan semua antibiotik berbeza yang mereka mampu buat," katanya.

Dr.Brady menyatakan: "Secara sejarah, kira-kira 10% daripada ekstrak sup penapaian bakteria menunjukkan aktiviti antibakteria. Kini jelas bahawa walaupun bakteria yang dikaji dengan baik boleh mengandungi sejumlah besar kluster gen biosintetik senyap (BCGs)."

Tidak ada cara untuk mengetahui, akui Dr.Brady, sama ada produk BCG ini akan menjadi berguna seperti yang telah dinyatakan dan dikenal pasti dengan mudah.

Namun, kata Dr. de la Fuente-Nunez, “[satu] cara berfikir tentang perkara ini ialah dengan mengajar komputer untuk mereka bentuk dan menemui antibiotik baru, yang merupakan konsep asas Wang et al yang cantik. kertas.”

Penemuan algoritma

Dr.Brady menjelaskan: "Oleh itu, kami membangunkan pendekatan penemuan 'bebas biologi' di mana, bukannya menyahkod arahan genetik menggunakan proses biologi semula jadi, algoritma bioinformatik digunakan untuk meramalkan struktur kimia yang dihasilkan oleh bakteria, dan kemudian sintesis kimia digunakan untuk membina potensi antibiotik ini. .”

Molekul dari mana antibiotik ini diperolehi dipanggil "produk semulajadi bioinformatik sintetik (syn-BNPs).."

"Kami hanya menggaru permukaan, tetapi terdapat kelompok gen biosintetik yang menarik dalam banyak bakteria yang berpotensi boleh mengekod untuk ubat baru," percaya Dr. de la Fuente-Nunez. "Pendekatan di luar kotak amat diperlukan, dan kerja dan bidang penyelidikan ini adalah contoh yang bagus tentang cara berfikir tentang masalah penemuan antibiotik secara berbeza."

Apa yang ditemui oleh algoritma

Penyelidik daripada Dr.Makmal Brady mencari pangkalan data kira-kira 10,000 BCG untuk gen yang mungkin mengekod antibiotik lipopeptida berkod peptidesynthetase bukan ribosom.Lipopeptida ini mempunyai sejarah menghalang pertumbuhan bakteria melalui pelbagai cara tindakan.

Banyak BCG belum diterokai sebelum ini.Satu, yang penyelidik menamakan kluster "cil", menarik perhatian mereka kerana nenek moyang yang sama rapat yang dikongsi dengan gen lain yang berkaitan dengan antibiotik.

Para penyelidik memasukkannya ke dalam algoritma yang meramalkan BCG akan menghasilkan beberapa sebatian, termasuk satu, cilagicin, yang merupakan antibiotik aktif.

Cilagicin telah ditandingi, dan terbukti kuat terhadap, beberapa bakteria tahan dadah yang diketahui, termasuk yang ditanam khusus untuk menentang cilagicin.

Mereka mendapati bahawa cilagicin juga tidak menyebabkan kemudaratan kepada sel manusia, dan sekali bertukar menjadi abioavailablebentuk dadah, melawan jangkitan pada tikus.

Cilagicin sangat berkesan untuk mengalahkan bakteria tahan dadah, kata para penyelidik, kerana dua molekul yang bergantung kepada bakteria untuk mengekalkan dinding sel mereka.

Molekul-molekul tersebut dikenali sebagai C55-P dan C55-PP, dan kebanyakan antibiotik terikat dengan satu atau yang lain, menyebabkan mereka terdedah kepada rintangan.Bakteria yang tahan dadah boleh membuat kaitan dengan satu molekul yang tinggal.Oleh kerana cilagicin mengikat dengan kedua-duanya, bakteria tidak mempunyai penyelesaian dan dikalahkan.

Satu langkah ke hadapan

Para penyelidik berharap proses yang dikemukakan dalam kertas itu dapat memberikan satu jalan keluar dari krisis rintangan dadah kami.Dr.Brady berkata:

"Baki masa berguna untuk senjata antibiotik semasa kami akan bergantung sepenuhnya pada sejauh mana kami menggunakannya dengan berhati-hati. Dengan pengawasan yang baik, saya sangat berharap bahawa antibiotik semasa kami boleh bertahan cukup lama untuk membolehkan pembangunan antibiotik generasi akan datang yang sedang diusahakan oleh saintis hari ini."

Pendekatan kertas itu dialu-alukan oleh Dr. de la Fuente-Nunez, yang berkata: "Saya percaya pada potensi AI dan komputer untuk membantu kami mereka bentuk dan menemui antibiotik baru. Saya fikir kita perlu menggabungkan kecerdasan mesin dengan kecerdasan manusia untuk membuat ini berlaku."

Semua Kategori: Blog