AI изобрел новый антибиотик

Read this in English

Используя алгоритм искусственного интеллекта, исследователи из MIT, Broad Institute в Массачусетсе и Университета Макмастера определили новый антибиотик, способный убивать тип бактерий, ответственных за многие устойчивые к лекарствам инфекции.

Если препарат будет разработан для использования у пациентов, он может помочь в борьбе с Acinetobacter baumannii, видом бактерий, который часто встречается в больницах и может привести к пневмонии, менингиту и другим серьезным инфекциям. Микроб является основной причиной инфекций раненых солдат в Ираке и Афганистане.

«Acinetobacter выживает на дверных ручках и оборудовании больниц длительное время, а также поглощает гены устойчивости к антибиотикам из окружающей среды. Сейчас очень часто можно найти изоляты A. baumannii, устойчивые практически ко всем антибиотикам», — говорит Джонатан Стоукс, бывший доктор Массачусетского технологического института, который сейчас является доцентом кафедры биохимии и биомедицинских наук в Университете Макмастера.

Исследователи определили новое лекарство из библиотеки почти 7000 потенциальных лекарственных соединений используя модель машинного обучения, которую они обучили оценивать, будет ли химическое соединение подавлять рост A. baumannii.

«Это открытие еще раз подтверждает предположение о том, что ИИ может значительно ускорить и расширить наши поиски новых антибиотиков, — поясняет Джеймс Коллинз, профессор медицинской инженерии и науки в Термеере в Институте медицинской инженерии и науки Массачусетского технологического института (IMES). – Я рад, что эта работа показывает, что мы можем использовать ИИ для борьбы с проблемными патогенами, такими как A. baumannii».

Открытие лекарств

За последние несколько десятилетий многие патогенные бактерии стали более устойчивыми к существующим антибиотикам, в то время как новых антибиотиков было разработано очень мало.

Несколько лет назад Коллинз, Стоукс и профессор Массачусетского технологического института Регина Барзилай решили бороться с этой проблемой используя машинное обучение. Это тип искусственного интеллекта, который может научиться распознавать закономерности в огромном пространстве объемов данных. Коллинз и Барзилай надеются, что этот подход можно будет использовать для выявления новых антибиотиков, химическая структура которых отличается от любых существующих лекарств.

Сначала исследователи обучили алгоритм идентифицировать химические структуры, которые могут ингибировать рост кишечной палочки. При проверке более 100 миллионов соединений этот алгоритм дал молекулу, которую исследователи назвали галицином в честь вымышленной системы искусственного интеллекта из «Космической одиссеи-2001». Они показали, что эта молекула может убивать не только кишечную палочку, но и несколько других видов бактерий, устойчивых к лекарствам.

«После этой статьи, когда мы показали, что эти подходы машинного обучения могут хорошо работать для сложных задач по поиску антибиотиков, то обратили наше внимание на то, что я считаю врагом общества № 1 для бактериальных инфекций с множественной лекарственной устойчивостью, а именно на Acinetobacter», — уточняет Стоукс.

Чтобы получить обучающие данные для своей вычислительной модели, исследователи сначала подвергли A. baumannii, выращенную в лаборатории, воздействию примерно 7500 различных химических соединений, дабы увидеть, какие из них могут ингибировать рост микроба. Затем они ввели в модель структуру каждой молекулы. Они сообщили модели, может ли каждая структура ингибировать рост бактерий или нет. Это позволило алгоритму изучить химические особенности, связанные с ингибированием роста.

После того как модель была обучена, исследователи использовали ее для анализа набора из 6680 соединений, которых она раньше не видела, – они были получены из Центра перепрофилирования лекарств в Broad Institute в Кембридже, Массачусетс. Этот анализ, занявший менее двух часов, дал несколько сотен результатов. Из них исследователи выбрали 240 для экспериментального тестирования в лаборатории сосредоточив внимание на соединениях со структурой, отличной от структуры существующих антибиотиков или молекул из обучающих данных.

Эти тесты дали девять антибиотиков, в том числе один, который был очень сильнодействующим. Это соединение, которое первоначально исследовалось как потенциальное лекарство от диабета, оказалось чрезвычайно эффективным для уничтожения A. baumannii, но не оказало влияния на другие виды бактерий, включая Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus и резистентные к карбапенемам Enterobacteriaceae.

Эта способность к уничтожению «узкого спектра» является желательной характеристикой антибиотиков, поскольку она сводит к минимуму риск быстрого распространения резистентности бактерий к препарату. Еще одно преимущество заключается в том, что препарат, вероятно, поможет подавить оппортунистические инфекции, такие как Clostridium difficile.

Новый механизм

В исследованиях на мышах научные сотрудники обнаружили, что препарат, названный ими абауцином, может лечить инфекции, вызванные A. baumannii. Помимо этого они обнаружили в лабораторных тестах, что он работает против различных устойчивых к лекарствам штаммов A. baumannii, выделенных у пациентов-людей.

Дальнейшие эксперименты показали, что препарат убивает клетки, вмешиваясь в процесс, известный как перенос липопротеинов, который клетки используют для транспортировки белков из внутренней части клетки в клеточную оболочку. В частности, препарат ингибирует белок LolE, участвующий в этом процессе.

Все грамотрицательные бактерии экспрессируют этот фермент, поэтому исследователи были удивлены, обнаружив, что абауцин настолько избирательно воздействует на A. baumannii. Они предполагают, что небольшие различия в том, как A. baumannii выполняет эту задачу, могут объяснить селективность препарата.

«Мы еще не завершили сбор экспериментальных данных, но думаем, что это связано с тем, что A. baumannii осуществляет доставку липопротеинов немного иначе, чем другие грамотрицательные виды. Мы считаем, что именно поэтому получаем активность узкого спектра», — замечает Стоукс.

Лаборатория Стоукса в настоящее время работает с другими исследователями над оптимизацией лечебных свойств соединения в надежде разработать его для возможного использования у пациентов. Исследователи планируют использовать свой подход к моделированию для выявления потенциальных антибиотиков для других типов лекарственно-устойчивых инфекций, в том числе вызванных Staphylococcus aureus и Pseudomonas aeruginosa.

Подписывайтесь на наш дайджест и оставляйте ваши комментарии на нашей странице в Facebook . В нашем издании мы рассказываем на русском языке о том, что происходит в Бостоне и Массачусетсе, в том числе о медицине, биоинженерии и генетике в разделе Health & Science. Пишите или звоните нам, если собираетесь в Бостон, Нью-Йорк или в поездку по Америке, по делам и не только.