
- 病原体在抵抗当前抗生素方面越来越好,这是一场正在酝酿中的医疗危机。
- 有理由相信,许多细菌含有尚未发现的天然强效抗生素。
- 一篇论文描述了一种此类抗生素的发现,该抗生素是通过使用可以预测沉默生物合成基因簇产物的生物信息学算法发现的。
博士。费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的 Cesar de la Fuente-Nunez 向《今日医学新闻》描述了这个问题。
“许多抗生素不再起作用。这
“换句话说,”de la Fuente-Nunez 博士说,“我们确实需要新的方法来治疗耐药细菌。”
宾夕法尼亚州费城洛克菲勒研究所的研究人员刚刚发表了一篇介绍这种方法的新论文。
它描述了使用生物信息学算法来发现现有的“隐藏”在细菌中可以克服耐药性的天然抗生素。
论文介绍了使用新工艺发现的新型抗药性抗生素 cilagicin。
Cilagicin 保护受到急性感染威胁的小鼠,并表现出对几种耐药病原体的广泛、有效的抗菌活性。
该研究的主要作者是博士。王宗强,出现在《科学》杂志上。
de la Fuente-Nunez 博士没有参与这项研究。
隐藏的天然抗生素的承诺与挑战
该研究的通讯作者,Dr.肖恩·F。Brady 告诉 MNT,“[m] 我们最有用的治疗方法都来自细菌。”
“识别抗生素和其他天然疗法的传统方法依赖于生物过程,即发酵,将细菌基因组中包含的遗传指令转化为抗生素,”博士说。布雷迪。
“不幸的是,通常很难诱使实验室培养的细菌生产出它们能够制造的所有不同的抗生素,”他指出。
博士。Brady 指出:“从历史上看,大约 10% 的细菌发酵液提取物显示出抗菌活性。现在很清楚,即使是经过充分研究的细菌也可以包含大量沉默的生物合成基因簇 (BCG)。”
没有办法知道,博士承认。布雷迪,这些卡介苗的产品是否会像那些容易表达和识别的产品一样有用。
尽管如此,de la Fuente-Nunez 博士说,“思考这个问题的一种方法是教计算机设计和发现新型抗生素,这是美丽的 Wang 等人的基本概念。纸。”
算法发现
博士。Brady 解释说:“因此,我们开发了一种‘无生物学’的发现方法,不是使用自然生物过程来解码遗传指令,而是使用生物信息学算法来预测细菌产生的化学结构,然后使用化学合成来构建这些潜在的抗生素。”
衍生这些抗生素的分子称为“合成生物信息学天然产物 (syn-BNP)”。
“我们只是触及表面,但在许多细菌中存在令人兴奋的生物合成基因簇,这些基因簇可能编码新药,”de la Fuente-Nunez 博士相信。 “迫切需要开箱即用的方法,这项工作和这一研究领域是如何以不同方式思考抗生素发现问题的一个很好的例子。”
算法发现了什么
来自博士的研究人员。Brady 的实验室在一个包含大约 10,000 个 BCG 的数据库中搜索了可能编码非核糖体肽合成酶编码的脂肽抗生素的基因。这些脂肽具有通过多种作用方式抑制细菌生长的历史。
许多 BCG 以前没有被探索过。其中一个被研究人员命名为“cil”簇,由于它与其他与抗生素相关的基因具有密切的共同祖先而引起了他们的注意。
研究人员将其输入到一种算法中,该算法预测卡介苗会产生几种化合物,包括一种活性抗生素西拉霉素。
Cilagicin 与几种已知的耐药细菌进行了对比,并被证明对它们有效,包括那些专门为抵抗 cilagicin 而生长的细菌。
他们发现,cilagicin 对人体细胞也没有伤害,并且一旦转化为
研究人员说,Cilagicin 在击败耐药细菌方面非常有效,因为细菌依赖于两个分子来维持其细胞壁。
这些分子被称为 C55-P 和 C55-PP,大多数抗生素与其中一种或另一种结合,使它们容易产生耐药性。耐药细菌可以利用它们剩下的一个分子。由于 cilagicin 与两者结合,细菌没有解决方法并被击败。
向前迈出一步
研究人员希望论文中提出的过程可以提供一种摆脱耐药性危机的方法。博士。布雷迪 说:
“我们目前抗生素库的剩余可用时间将完全取决于我们使用它的谨慎程度。在良好的管理下,我非常希望我们目前的抗生素能够持续足够长的时间,以便开发出科学家们正在研究的下一代抗生素。”
de la Fuente-Nunez 博士对这篇论文的方法表示欢迎,他说:“我相信人工智能和计算机的潜力可以帮助我们设计和发现新型抗生素。我认为我们需要将机器智能与人类智能结合起来才能实现这一目标。”