Znanstvenici s MIT-a pomoću umjetne inteligencije pronašli novi antibiotik

Znanstvenici s Instituta za tehnologiju u Massachusettsu (MIT) su koristeći algoritam strojnog učenja otkrili moćan novi spoj antibiotika. U laboratorijskim testovima lijek je uspješno ubio veliki broj najproblematičnijih bakterija u svijetu, uključujući neke sojeve otporne na sve poznate antibiotike. U svom novom istraživanju znanstvenici su identificirali i nekoliko drugih obećavajućih kandidata za antibiotike koje planiraju dodatno testirati. Oni vjeruju da bi se ovaj model mogao iskoristiti i za dizajn novih lijekova na temelju onoga što je dosad naučio o kemijskim strukturama koje lijekovima omogućuju ubijanje bakterija.

Collins Lab MIT
AUTOR: MIT News
OBJAVLJENO: 21.02.20 u 16:45
https://bit.ly/38LV89S
Znanstvenici s Instituta za tehnologiju u Massachusettsu (MIT) su koristeći algoritam strojnog učenja otkrili moćan novi spoj antibiotika. U laboratorijskim testovima lijek je uspješno ubio veliki broj najproblematičnijih bakterija u svijetu, uključujući neke sojeve otporne na sve poznate antibiotike.

Računalni model, koji u nekoliko dana može pregledati više od sto milijuna kemijskih spojeva dizajniran je tako da odabere potencijalne antibiotike koji ubijaju bakterije mehanizmima drugačijim od onih koje trenutno imamo.

"Htjeli smo razviti platformu koja će nam omogućiti iskorištavanja snage umjetne inteligencije da bismo ušli u novo doba otkrivanja antibiotika", rekao je James Collins, profesor medicinskog inženjerstva i znanosti na Institutu za medicinsko inženjerstvo i znanost na MIT-u i na odsjeku biološkog inženjerstva. "Naš pristup otkrio je ovu nevjerojatnu molekulu, koja je vjerojatno jedan od najsnažnijih antibiotika ikad otkrivenih".

U svom novom istraživanju znanstvenici su identificirali i nekoliko drugih obećavajućih kandidata za antibiotike koje planiraju dodatno testirati. Oni vjeruju da bi se ovaj model mogao iskoristiti i za dizajn novih lijekova na temelju onoga što je dosad naučio o kemijskim strukturama koje lijekovima omogućuju ubijanje bakterija.

Tijekom posljednjih nekoliko desetljeća razvijeno je vrlo malo novih antibiotika, a većina novoodobrenih ne razlikuje se mnogo od već postojećih lijekova. Trenutačne metode odabira novih antibiotika često su jako skupe, iziskuju mnogo vremena i obično su ograničene na uski spektar kemijske raznolikosti.

"Suočavamo se s rastućom krizom otpornosti na antibiotike, a ovu situaciju pogoršava i sve veći broj patogena koji postaju otporni na postojeće antibiotike, kao i slab razvoj novih antibiotika u biotehničkoj i farmaceutskoj industriji", kaže Collins.

U pokušaju pronalaska potpuno novih spojeva, Collins se udružio sa znanstvenicima koji su već prethodno radili na razvoju modela strojnog učenja koji se mogu obučiti za analizu molekularnih struktura spojeva i povezati ih s određenim osobinama, poput sposobnosti ubijanja bakterija.

Iako ova ideja nije nova, dosadašnji modeli nisu bili dovoljno točni da bi doveli do otkrića lijekova. Molekule su se prije prikazivale kao vektori koji odražavaju prisutnost ili odsutnost određenih kemijskih skupina. No, nove neuronske mreže mogu automatski naučiti ove oblike prikazivanja i preslikati molekule u kontinuirane vektore koji se naknadno koriste za predviđanje njihovih svojstava.

U ovom slučaju, znanstvenici su svoj model dizajnirali tako da mogu pretražiti kemijske značajke koje molekule čine učinkovitim u ubijanju bakterije Escherichia Coli. Da bi to uspjeli, obučili su model na oko 2.500 molekula, uključujući i oko 1.700 lijekova koje je odobrio američki FDA, kao i set od 800 prirodnih proizvoda različitih struktura i širokog spektra bioaktivnosti.

Kada su dovršili taj proces, testirali su model u Drug Repurposing Hub-u, knjižnici Instituta Broad koja sadrži oko 6.000 spojeva. Model je odabrao jednu molekulu za koju je pretpostavio da ima snažnu antibakterijsku aktivnost i drugačiju kemijsku strukturu od svih postojećih lijekova. Koristeći drugačiji model strojnog učenja, znanstvenici su uspjeli pokazati i da će ta molekula imati nisu toksičnost za ljudske stanice.

Ova molekula, koju su nazvali halicin, ranije je testirana kao mogući lijek protiv dijabetesa. Znanstvenici su je testirali na više bakterijskih sojeva izoliranih iz pacijenata i laboratorijskih posuda i otkrili da bi mogla ubiti mnoge sojebe otporne na liječenje, uključujući Clostridium difficile, Acinetobacter baumanii i Mycobacterium tuberculosis. Lijek je bio učinkovit protiv svake testirane vrste, izuzev Pseudomonas aeruginosa, plućnog patogena koji se teško liječi.

Da bi testirali učinkovitost halicina na živim životinjama, koristili su ga za liječenje miševa zaraženih bakterijom A. Baumannii. Soj koji su koristili otporan je na sve vrste poznatih antibiotika, ali mast koja je sadržavala halicin u potpunosti je uklonila infekcije u roku od 24 sata.

Preliminarna istraživanja sugeriraju da halicin ubija bakterije tako što narušava njihovu sposobnost održavanja elektrokemijskog gradijenta na njihovim staničnim membranama, taj gradijent potreban je, između ostalog, i za proizvodnju ATP-a (molekule koju stanice koriste za skladištenje energije), pa ako se on raspadne, stanice umiru. Znanstvenici su istaknuli da bi bakterijama bilo teško razviti otpornost na ovaj mehanizam ubijanja.

Znanstvenici su u ovom istraživanju otkrili i da bakterija E. Coli nije razvila otpornost na halicin tijekom razdoblja liječenja od 30 dana. Usporedbe radi, u slučaju antibiotika ciprofloksacina bakterije su počele razvijati otpornost u roku od jednog do tri dana, a nakon 30 dana bile su oko 200 puta otpornije nego na početku eksperimenta.

Znanstvenici planiraju nastaviti s daljnjim istraživanjem halicina, u suradnji s nekom farmacetuskom tvrtkom ili neprofitnom organizacijom, u nadi da će ga uspjeti razviti za primjenu na ljudima.

Nakon što su identificirali halicin, znanstvenici su svoj model iskoristili i za pregled više od sto milijuna molekula iz baze podataka ZINC15, internetske zbirke koja sadrži više od 1,5 milijardi kemijskih spojeva. Pregled je trajao tri dana, a pronašli su 23 kandidata koji se strukturom razlikuju od postojećih antibiotika, a za koje sustav predviđa da nisu otrovne za ljudske stanice. U laboratorijskim testovima protiv pet vrsta bakterija, otkrili su da osam molekula pokazuje antibakterijsko djelovanje, od kojih su dvije posebno snažne. Sada je plan dalje testirati te molekule i nastaviti s pregledom baze podataka ZINC15.

Također planiraju osmisliti nove antibiotike i optimizirati postojeće molekule. Primjerice, mgoao bi se osposobiti model dodavanja značajki koji bi doveo do toga da određeni antibiotici ciljaju samo određene bakterije, sprječavajući ga da ubija korisne bakterije u probavnom traktu pacijenata.

"Ovaj revolucionarni znanstveni rad predstavlja pomak paradigme u otkrivanju antibiotika, ali i u otkrivanju lijekova općenito", komentirao je Roy Kishony, profesor biologije i informatike na Technionu (Izraleski institut za tehnologiju), koji nije sudjelovao u istraživanju. "Osim in silico pregleda, ovaj pristup će omogućiti duboko učenje u svim fazama razvoja antibiotika, od otkrića do poboljšane učinkovitosti i toksičnosti kroz modifikacije lijekova i medicinsku kemiju".

Istraživanje je objavljeno u časopisu Cell.


- Izvor: MIT News
Prevela: Ružica Ereš