Sitemap
Distribuie pe Pinterest
Cercetătorii testează noi modalități conduse de IA de a găsi antibiotice mai puternice.Credit imagine: Gennaro Leonardi/EyeEm/Getty Images.
  • Agenții patogeni devin din ce în ce mai buni pentru a rezista antibioticelor actuale, o criză medicală în devenire.
  • Există motive să credem că multe bacterii conțin antibiotice naturale și puternice încă de găsit.
  • O lucrare descrie descoperirea unui astfel de antibiotic, găsit prin utilizarea algoritmilor bioinformatici care pot prezice produsele grupurilor de gene biosintetice silențioase.

Dr.Cesar de la Fuente-Nunez, de la Școala de Medicină Perelman de la Universitatea Pennsylvania din Philadelphia, a descris problema pentru Medical News Today.

„Multe antibiotice nu mai funcționează. Thepreviziunea actualăeste că, până în 2050, 10 milioane de oameni vor muri anual în lume din cauza infecțiilor netratabile.Aceasta corespunde unui deces la fiecare trei secunde”, a spus el.

„Cu alte cuvinte”, a spus dr. de la Fuente-Nunez, „avem cu adevărat nevoie de abordări noi pentru a trata bacteriile rezistente la medicamente.”

Cercetătorii de la Institutul Rockefeller din Philadelphia, PA, tocmai au publicat o nouă lucrare care prezintă o astfel de abordare.

Descrie utilizarea algoritmilor bioinformatici pentru a descoperi agenții antibiotici naturali existenți care se „ascund” în bacterii care pot depăși rezistența la medicamente.

Lucrarea introduce cilagicina, un nou antibiotic anti-rezistent la medicamente, descoperit folosind noul proces.

Cilagicina a protejat șoarecii amenințați de infecție acută și a prezentat o activitate antimicrobiană largă, puternică, împotriva mai multor agenți patogeni rezistenți la medicamente.

Studiul, al cărui autor principal este Dr.Zongqiang Wang, apare în Science.

Dr. de la Fuente-Nunez nu a fost implicat în acest studiu.

Promisiunea și provocarea antibioticelor naturale ascunse

Autorul corespondent al studiului, Dr.Sean F.Brady, a spus MNT că „[m]orice dintre cele mai utile terapii ale noastre provin din bacterii”.

„Metodele tradiționale de identificare a antibioticelor – și a altor terapii naturale – se bazează pe procese biologice, adică pe fermentație, pentru a converti instrucțiunile genetice conținute în genomul bacterian în antibiotice”, a spus dr.Brady.

„Din păcate, este adesea dificil să convingi bacteriile cultivate în laborator să producă toate antibioticele pe care sunt capabile să le producă”, a subliniat el.

Dr.Brady a remarcat: „În mod istoric, aproximativ 10% din extractele de bulion de fermentație bacteriană au prezentat activitate antibacteriană. Acum este clar că chiar și bacteriile foarte bine studiate pot conține un număr mare de grupuri de gene biosintetice (BCG) silențioase.”

Nu există de unde să știm, a recunoscut dr.Brady, dacă produsele acestor BCG-uri se vor dovedi a fi la fel de utile ca și cele care au fost ușor exprimate și identificate.

Totuși, a spus dr. de la Fuente-Nunez, „[un] mod de a gândi la acest lucru este de a învăța computerele să proiecteze și să descopere noi antibiotice, care este conceptul de bază al frumosului Wang și colab. hârtie."

Descoperire algoritmică

Dr.Brady a explicat: „Așadar, am dezvoltat o abordare de descoperire „fără biologie” în care, în loc să decodificăm instrucțiuni genetice folosind procese biologice naturale, algoritmi bioinformatici sunt utilizați pentru a prezice structurile chimice produse de bacterii, iar apoi sinteza chimică este utilizată pentru a construi aceste potențiale antibiotice. .”

Moleculele din care sunt derivate aceste antibiotice sunt numite „produse naturale bioinformatice sintetice (syn-BNPs).“

„Suntem doar zgâriind suprafața, dar există grupuri interesante de gene biosintetice în numeroase bacterii care pot codifica potențial medicamente noi”, crede dr. de la Fuente-Nunez. „Este nevoie urgentă de abordări în afara cutiei, iar această activitate și acest domeniu de cercetare sunt un exemplu excelent al modului de a gândi diferit problema descoperirii antibioticelor.”

Ce a găsit algoritmul

Cercetătorii de la Dr.Laboratorul lui Brady a căutat într-o bază de date de aproximativ 10.000 de BCG-uri pentru gene care ar putea codifica antibiotice lipopeptidice codificate cu peptidesintetază nonribozomale.Aceste lipopeptide au o istorie de inhibare a creșterii bacteriene printr-o varietate de moduri de acțiune.

Multe BCG nu au fost explorate anterior.Unul, pe care cercetătorii l-au numit cluster „cil”, le-a atras atenția datorită strămoșilor comuni apropiați pe care îi împărtășește cu alte gene asociate cu antibioticele.

Cercetătorii l-au introdus într-un algoritm care a prezis că BCG va produce mai mulți compuși, inclusiv unul, cilagicina, care era un antibiotic activ.

Cilagicina a fost opusă și sa dovedit puternică împotriva mai multor bacterii cunoscute rezistente la medicamente, inclusiv a celor cultivate special pentru a rezista cilagicinei.

Ei au descoperit că, de asemenea, cilagicina nu dăuna celulelor umane și, odată transformată în abiodisponibilformă de medicament, a luptat împotriva infecțiilor la șoareci.

Cilagicina este atât de eficientă în înfrângerea bacteriilor rezistente la medicamente, spun cercetătorii, din cauza a două molecule de care depind bacteriile pentru întreținerea pereților celulari.

Moleculele sunt cunoscute sub denumirea de C55-P și C55-PP, iar majoritatea antibioticelor se leagă cu una sau cu alta, făcându-le predispuse la dezvoltarea rezistenței.Bacteriile rezistente la medicamente se pot descurca cu singura moleculă rămasă.Deoarece cilagicina se leagă de ambele, bacteriile nu au o soluție și sunt învinse.

Un pas înainte

Cercetătorii speră că procesul prezentat în lucrare poate oferi o cale de ieșire din criza noastră de rezistență la medicamente.Dr.Brady a spus:

„Timpul util rămas al actualului nostru arsenal de antibiotice va depinde complet de cât de atent îl folosim. Cu o bună administrare, sunt foarte încrezător că antibioticele noastre actuale pot dura suficient de mult pentru a permite dezvoltarea următoarei generații de antibiotice la care lucrează oamenii de știință astăzi.”

Abordarea lucrării este salutată de dr. de la Fuente-Nunez, care a spus: „Cred în potențialul inteligenței artificiale și al computerelor de a ne ajuta să proiectăm și să descoperim noi antibiotice. Cred că va trebui să îmbinăm inteligența mașinilor cu inteligența umană pentru ca acest lucru să se întâmple.”

Toate categoriile: Blog