KI bedroht Superbakterien durch Identifizierung eines wirksamen Antibiotikums

Neuauflage von Plato

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Neuronale Netze haben Wissenschaftlern dabei geholfen, ein Antibiotikum zu entwickeln, das einen hochresistenten Superbakterium bekämpfen kann, der häufig in Krankenhäusern vorkommt.

Der Fehler heißt Acinetobacter baumannii und es ist heimtückisch.

"Acinetobacter kann eine Woche oder länger auf Türklinken und Geräten von Krankenhäusern überleben und Antibiotika-Resistenzgene aus seiner Umgebung aufnehmen.“ sagte Jonathan Stokes, Assistenzprofessor für Biochemie und biomedizinische Wissenschaften an der McMaster University. „Das ist heutzutage wirklich üblich A. baumannii Isolate, die gegen nahezu jedes Antibiotikum resistent sind.“

Stokes und seine Kollegen von der McMaster University und dem MIT wandten sich der KI zu, um Verbindungen zu identifizieren, die die Mikrobe bekämpfen können. Zunächst setzten sie 7,500 verschiedene Moleküle einem in einer Laborschale gezüchteten Bakterienstamm aus, um zu sehen, ob sie dessen Wachstum hemmen würden. Sie nutzten diesen Datensatz, um einen Klassifikator für maschinelles Lernen zu trainieren, um herauszufinden, welche chemischen Eigenschaften in Verbindungen den Bakterien Ärger bereiteten.

Das Modell wurde dann verwendet, um einen neuen Datensatz mit 6,680 zuvor noch nicht gesehenen Verbindungen zu analysieren, um vorherzusagen, ob daraus vielversprechende Antibiotika hergestellt werden könnten.

Die Software – entwickelt aus MITs Open Source Chemprop – identifizierte Hunderte von Kandidaten in nur zwei Stunden Laufzeit, und die Forscher wählten 240 für weitere Experimente aus.

Dieser Prozess führte schließlich zu neun Antibiotikakandidaten, von denen sich eine Verbindung namens „Abaucin“ als die wirksamste erwies A. baumannii.

Abaucin wurde bereits zuvor als potenzielles Diabetes-Medikament untersucht. Jetzt ist es als markiert A. baumannii-Hunter, der den Superbug selektiv angreift.

Erste Experimente mit Abaucin an Mäusen zeigten, dass es durch das Abaucin verursachte Wundinfektionen unterdrücken kann A. baumannii. Die Ergebnisse waren veröffentlicht in einem Natur Chemische Biologie Papier am Donnerstag.

Die Forscher stellten fest, dass Abaucin nicht so wirksam ist wie herkömmliche Antibiotika, aber weil A. baumannii Resistenzen gegen gängige Behandlungen entwickelt haben, könnte die von der KI identifizierte Verbindung eine neue Klasse von Antibiotika zur Bekämpfung des Erregers darstellen.

„Alle unsere experimentellen Daten legen nahe, dass Abaucin einen biologischen Prozess hemmt Ein Baumannii Dies wird als Lipoproteinhandel bezeichnet und ist ein ungewöhnlicher Mechanismus unter den derzeit in der Klinik eingesetzten Antibiotika“, sagte Stokes Das Register. „Wir konzentrieren uns derzeit darauf, strukturelle Analoga von Abaucin herzustellen, um seine medizinischen Eigenschaften zu optimieren und die Chancen zu maximieren, dass Abaucin – oder ein Analogon von Abaucin – zu einem klinischen Antibiotikum werden könnte, das es zu bekämpfen gilt.“ Ein Baumannii Infektionen.“

Er sagte, die Experimente zeigten, dass KI ein leistungsstarkes Werkzeug für die Arzneimittelentwicklung sein kann. „Wir können diesen Modellen eine große Anzahl von Chemikalien zeigen und die Modelle sagen uns dann, welche Chemikalien die Eigenschaften haben, die uns wichtig sind. Anschließend können wir unsere Zeit und Ressourcen darauf konzentrieren, mit den vielversprechendsten Chemikalien zu experimentieren, wie sie das KI-Modell vorschlägt. KI macht Vorschläge. „Menschen treffen Entscheidungen“, sagte er uns.

James Collins, Co-Autor der Studie und Professor für Medizintechnik, Leiter der Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health am MIT, Übereinstimmung in einer Erklärung: „KI-Ansätze zur Arzneimittelentwicklung sind von Dauer und werden weiter verfeinert.“ Wir wissen, dass algorithmische Modelle funktionieren. Jetzt geht es darum, diese Methoden flächendeckend anzuwenden, um neue Antibiotika effizienter und kostengünstiger zu entdecken.“ ®