AI は強力な抗生物質を特定することでスーパーバグを脅かす

プラトン再発行

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ニューラルネットワークは、科学者が病院でよく見られる耐性の高いスーパーバグと戦うことができる抗生物質を開発するのに役立ちました。

バグの名前は アシネトバクター・バウマニ そしてそれは陰湿です。

「アシネトバクター属 病院のドアノブや設備の上でもXNUMX週間以上生存でき、環境から抗生物質耐性遺伝子を取り込むことができます。」とジョナサン・ストークス、マクマスター大学の生化学および生物医学の助教授。「今では、それを見つけるのが本当に一般的になっています」 A.バウマニ ほぼすべての抗生物質に対して耐性を持つ分離株です。」

マクマスター大学とマサチューセッツ工科大学のストークス氏らは、微生物と戦うことができる化合物を特定するために AI に注目しました。まず、研究者らは 7,500 個の異なる分子を実験用シャーレ内で増殖させた細菌株に曝露し、それらが細菌の増殖を阻害するかどうかを確認しました。彼らはそのデータセットを使用して機械学習分類器をトレーニングし、化合物のどのような化学的特徴が細菌に苦痛を与えているかを学習させました。

次に、このモデルを使用して、これまでに見たことのない 6,680 の化合物で構成される新しいデータセットを分析し、それらの化合物が有望な抗生物質を製造するかどうかを予測しました。

The software – developed from MIT’s open source ケムプロップ – わずか 240 時間の実行時間で数百の候補を特定し、研究者はさらなる実験のために XNUMX を選択しました。

このプロセスにより最終的に XNUMX 種類の抗生物質の候補が生成され、「アバウシン」と呼ばれる化合物が最も有効であることが判明しました。 A.バウマニ.

アバウシンは、潜在的な糖尿病治療薬として以前に研究されていました。現在はとしてタグ付けされています A.バウマニスーパーバグを選択的に攻撃するハンター。

マウスを使ったアバウシンの最初の実験では、アバウシンがアバウシンによって引き起こされる創傷感染を抑制できることが示されました。 A.バウマニ. 結果は公表 自然化学生物学 木曜日の新聞。

研究者らは、アバウシンは従来の抗生物質ほど効果的ではないが、 A.バウマニ 一般的な治療法に対する耐性を獲得した場合、AI によって特定された化合物は、このバグを標的とする新しいクラスの抗生物質である可能性があります。

「私たちのすべての実験データは、アバウシンが体の生物学的プロセスを阻害することを示唆しています。 バウマニ これはリポタンパク質輸送と呼ばれるもので、現在臨床で使用されている抗生物質の中では珍しいメカニズムです」とストークス医師は語った。登録。「私たちは現在、アバウシンまたはアバウシンの類似体が抗生物質と戦うための臨床抗生物質となる可能性を最大化するために、アバウシンの薬効を最適化するためにアバウシンの構造類似体を作成することに焦点を当てています。 バウマニ 感染症。」

同氏は、この実験はAIが創薬の強力なツールとなり得ることを実証していると述べた。「これらのモデルに膨大な数の化学物質を示すことができ、モデルはどの化学物質が私たちが関心のある特性を持っているかを教えてくれます。そうすれば、AI モデルが示唆する最も有望な化学物質の実験に時間とリソースを集中できます。 AIが提案をしてくれます。人間が決断を下すのです」と彼は私たちに語った。

この研究の共著者であり、MITの健康における機械学習のためのアブドゥル・ラティフ・ジャミール・クリニックを率いる医療工学教授のジェームズ・コリンズ氏は、次のように述べています。同意して声明では「創薬に対するAIのアプローチは今後も定着し、今後も洗練されていくだろう。アルゴリズムモデルが機能することはわかっており、今後はこれらの方法を広く採用して、より効率的かつ低コストで新しい抗生物質を発見することが重要です。」 ®