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研究人員正在測試以人工智能為主導的新方法,以尋找更有效的抗生素。圖片來源:Gennaro Leonardi/EyeEm/Getty Images。
  • 病原體在抵抗當前抗生素方面越來越好,這是一場正在醞釀中的醫療危機。
  • 有理由相信,許多細菌含有尚未發現的天然強效抗生素。
  • 一篇論文描述了一種此類抗生素的發現,該抗生素是通過使用可以預測沉默生物合成基因簇產物的生物信息學算法發現的。

博士。費城賓夕法尼亞大學佩雷爾曼醫學院的 Cesar de la Fuente-Nunez 向《今日醫學新聞》描述了這個問題。

“許多抗生素不再起作用。這當前預測也就是說,到 2050 年,全世界每年將有 1000 萬人死於無法治癒的感染。這相當於每三秒就有一人死亡,”他指出。

“換句話說,”de la Fuente-Nunez 博士說,“我們確實需要新的方法來治療耐藥細菌。”

賓夕法尼亞州費城洛克菲勒研究所的研究人員剛剛發表了一篇介紹這種方法的新論文。

它描述了使用生物信息學算法來發現現有的“隱藏”在細菌中可以克服耐藥性的天然抗生素。

論文介紹了使用新工藝發現的新型抗藥性抗生素 cilagicin。

Cilagicin 保護受到急性感染威脅的小鼠,並表現出對幾種耐藥病原體的廣泛、有效的抗菌活性。

該研究的主要作者是博士。王宗強,出現在《科學》雜誌上。

de la Fuente-Nunez 博士沒有參與這項研究。

隱藏的天然抗生素的承諾與挑戰

該研究的通訊作者,Dr.肖恩·F。Brady 告訴 MNT,“[m] 我們最有用的治療方法都來自細菌。”

“識別抗生素和其他天然療法的傳統方法依賴於生物過程,即發酵,將細菌基因組中包含的遺傳指令轉化為抗生素,”博士說。布雷迪。

“不幸的是,通常很難誘使實驗室培養的細菌生產出它們能夠製造的所有不同的抗生素,”他指出。

博士。Brady 指出:“從歷史上看,大約 10% 的細菌發酵液提取物顯示出抗菌活性。現在很清楚,即使是經過充分研究的細菌也可以包含大量沉默的生物合成基因簇 (BCG)。”

沒有辦法知道,博士承認。布雷迪,這些卡介苗的產品是否會像那些容易表達和識別的產品一樣有用。

儘管如此,de la Fuente-Nunez 博士說,“思考這個問題的一種方法是教計算機設計和發現新型抗生素,這是美麗的 Wang 等人的基本概念。紙。”

算法發現

博士。Brady 解釋說:“因此,我們開發了一種‘無生物學’的發現方法,不是使用自然生物過程來解碼遺傳指令,而是使用生物信息學算法來預測細菌產生的化學結構,然後使用化學合成來構建這些潛在的抗生素。”

衍生這些抗生素的分子稱為“合成生物信息學天然產物 (syn-BNP)”。

“我們只是觸及表面,但在許多細菌中存在令人興奮的生物合成基因簇,這些基因簇可能編碼新藥,”de la Fuente-Nunez 博士相信。 “迫切需要開箱即用的方法,這項工作和這一研究領域是如何以不同方式思考抗生素發現問題的一個很好的例子。”

算法發現了什麼

來自博士的研究人員。Brady 的實驗室在一個包含大約 10,000 個 BCG 的數據庫中搜索了可能編碼非核醣體肽合成酶編碼的脂肽抗生素的基因。這些脂肽具有通過多種作用方式抑制細菌生長的歷史。

許多 BCG 以前沒有被探索過。其中一個被研究人員命名為“cil”簇,由於它與其他與抗生素相關的基因具有密切的共同祖先而引起了他們的注意。

研究人員將其輸入到一種算法中,該算法預測卡介苗會產生幾種化合物,包括一種活性抗生素西拉黴素。

Cilagicin 與幾種已知的耐藥細菌進行了對比,並被證明對它們有效,包括那些專門為抵抗 cilagicin 而生長的細菌。

他們發現,cilagicin 對人體細胞也沒有傷害,並且一旦轉化為生物可利用藥物形式,抵抗小鼠的感染。

研究人員說,Cilagicin 在擊敗耐藥細菌方面非常有效,因為細菌依賴於兩個分子來維持其細胞壁。

這些分子被稱為 C55-P 和 C55-PP,大多數抗生素與其中一種或另一種結合,使它們容易產生耐藥性。耐藥細菌可以利用它們剩下的一個分子。由於 cilagicin 與兩者結合,細菌沒有解決方法並被擊敗。

向前邁出一步

研究人員希望論文中提出的過程可以提供一種擺脫耐藥性危機的方法。博士。布雷迪 說:

“我們目前抗生素庫的剩餘可用時間將完全取決於我們使用它的謹慎程度。在良好的管理下,我非常希望我們目前的抗生素能夠持續足夠長的時間,以便開發出科學家們正在研究的下一代抗生素。”

de la Fuente-Nunez 博士對這篇論文的方法表示歡迎,他說:“我相信人工智能和計算機的潛力可以幫助我們設計和發現新型抗生素。我認為我們需要將機器智能與人類智能相結合才能實現這一目標。”

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