Эта молекула может убивать бактерии, которые устойчивы ко всем другим известным антибиотикам.
Исследователи Массачусетского технологического института обнаружили молекулу, которая может оказаться бесценной в борьбе с устойчивостью к антибиотикам.
Антибиотики — это лекарства, которые предотвращают и лечат бактериальные инфекции. Открытие первого из них — пенициллина — в 1928 году изменило мир. У врачей появился способ лечения пневмонии, ревматизма и других проблем со здоровьем, вызванных бактериями, которые ранее были равносильны смертному приговору для большинства пациентов.
«Бактерии находятся в эволюционной гонке с антибиотиками, постоянно придумывая новые способы избежать их воздействия»
В последние годы появилась новая проблема: устойчивость к антибиотикам. Многие некогда поддающиеся лечению инфекции больше не реагируют на антибиотики, потому что воздействие лекарств позволило бактериям развить устойчивость.
Проблема разработки новых антибиотиков заключается в том, что этот процесс является дорогостоящим и требует много времени. Кроме того, многие «новые» антибиотики на самом деле не сильно отличаются от существующих, то есть бактерии могут быстро выработать устойчивость и к ним.
Искусственный интеллект ведет к открытию новых лекарств
Основываясь на новом исследовании Массачусетского технологического института (MIT), процесс создания лекарств с помощью искусственного интеллекта, сможет обойти существующие барьеры для открытия новых лекарственных препаратов.
Ранее команда (MIT) разработала компьютерные модели машинного обучения, которые могут анализировать структуру химического соединения и предсказывать, может ли оно обладать определенными свойствами. Для открытия нового антибиотика, они решили применить эту модель.
Первым шагом, было определения эффективных соединений, для уничтожения бактерий кишечной палочки. Загрузив данные о 2500 молекулах, смеси лекарств и натуральных продуктов одобренных Минздравом.
После обучения компьютерной модели, команда MIT приступила к анализу библиотеки открытого доступа, содержащей около 6000 соединений в поисках тех, которые обладают сильными антибактериальными свойствами — и обнаружила молекулу с химической структурой, не похожей ни на один известный антибиотик.
После того, как другая модель машинного обучения предсказала, что молекула вряд ли будет токсична для людей, команда дала ей название — Галицин — и приступила к тестированию ее антибактериальных способностей.
Галицин — мощный антибиотик
Исследователи Массачусетского технологического института начали с выращивания штаммов десятков бактерий, в том числе и устойчивых к антибиотикам. Когда они ввели галицин бактериям, то обнаружили, что он может убить всех, кроме одного трудноизлечимого патогена.
Даже после 30 дней лечения, образцы кишечной палочки никогда не развивали резистентность к галицину, хотя ранее бактерии действительно развивали устойчивость к другому антибиотику всего за один-три дня.
Когда команда использовала галицин для лечения мышей, зараженных устойчивыми к антибиотикам бактериями — C. diff или A. baumannii, — он полностью очистил их от инфекций.
«Мы хотели разработать платформу, которая позволила бы нам использовать всю мощь искусственного интеллекта для старта новой эры открытия антибиотиков», — сказал исследователь Джеймс Коллинз. «Наш подход выявил эту удивительную молекулу, которая, возможно, является одним из наиболее мощных антибиотиков, которые были открыты».
Ещё более перспективные открытия на горизонте
Не останавливаясь только на галицине, команда MIT поручила своему искусственным интеллекту поиск 100 миллионов молекул в другой онлайн-библиотеке химических соединений. Всего за три дня было выявлено 23 перспективных кандидата, а в ходе лабораторных испытаний исследователи обнаружили, что два из них особенно эффективны против бактерий.
Исследователи Массачусетского технологического института в настоящее время ищут фармацевтические компании или некоммерческие организации для сотрудничества в разработке новых антибиотиков. Этот поиск не может быть сложным, учитывая, что их исследование уже заслуживает похвалы от других специалистов в этой области, в том числе от Джейкоба Дарранта, который руководит лабораторией, занимающейся компьютерным проектированием лекарств в университете Питтсбурга.
«Работа действительно замечательная», — сказал он The Guardian .
«Было бы невозможно физически проверить более 100 миллионов соединений на антибиотическую активность», — продолжил он. «Учитывая типичные затраты на разработку как времени, так и денег, любой метод, который может ускорить открытие лекарств на ранних стадиях, может оказать большое влияние».
_________________________________________________________________
