AI truer Superbug ved å identifisere potent antibiotika

Publisert av Platon

Følgere: 0

Nevrale nettverk har hjulpet forskere med å utvikle et antibiotikum som er i stand til å bekjempe en svært resistent superbug som ofte finnes på sykehus.

Feilen kalles Acinetobacter baumannii og det er lumsk.

"Acinetobacter kan overleve på dørhåndtak og utstyr på sykehus i en uke eller lenger, og kan ta opp antibiotikaresistensgener fra miljøet. sa Jonathan Stokes, assisterende professor i biokjemi og biomedisinske vitenskaper ved McMaster University. «Det er veldig vanlig nå å finne A. baumannii isolater som er resistente mot nesten alle antibiotika."

Stokes og hans kolleger ved McMaster University og MIT henvendte seg til AI for å identifisere forbindelser som kan bekjempe mikroben. Først eksponerte de 7,500 forskjellige molekyler for en bakteriestamme som ble dyrket i en laboratoriefat for å se om de ville hemme veksten. De brukte det datasettet til å trene en maskinlæringsklassifiserer for å lære hvilke kjemiske egenskaper i forbindelser som ga bakteriene sorg.

Modellen ble deretter brukt til å analysere et nytt datasett bestående av 6,680 forbindelser den ikke hadde sett før, for å forutsi om de kunne lage lovende antibiotika.

The software – developed from MIT’s open source chemprop – identifiserte hundrevis av kandidater på bare to timers kjøretid, og forskerne valgte 240 for videre eksperimenter.

Den prosessen ga til slutt ni kandidatantibiotika, med en forbindelse kalt "abaucin" som ble funnet å være den mest effektive mot A. baumannii.

Abaucin ble tidligere studert som et potensielt diabetesmedisin. Nå er den merket som en A. baumannii-jeger som selektivt angriper superbuggen.

Innledende eksperimenter med abaucin på mus viste at det kunne undertrykke sårinfeksjoner forårsaket av A. baumannii. Resultatene var publisert i en Natur Kjemisk Biologi papir på torsdag.

Forskerne bemerket at abaucin ikke er like effektivt som konvensjonelle antibiotika, men fordi A. baumannii har utviklet resistens mot vanlige behandlinger, kan forbindelsen identifisert av AI representere en ny klasse antibiotika for å målrette feilen.

"Alle våre eksperimentelle data tyder på at abaucin hemmer en biologisk prosess i En baumannii kalt lipoproteinhandel, som er en uvanlig mekanisme blant dagens antibiotika som brukes i klinikken, sa Stokes Registeret. "Vi er for tiden fokusert på å lage strukturelle analoger av abaucin for å optimere dets medisinske egenskaper for å maksimere sjansene for at abaucin - eller en analog av abaucin - kan bli et klinisk antibiotikum å bekjempe En baumannii infeksjoner."

Han sa at eksperimentene viser at kunstig intelligens kan være et kraftig verktøy for oppdagelse av medikamenter. "Vi kan vise disse modellene et stort antall kjemikalier, og modellene forteller oss deretter hvilke kjemikalier som har egenskapen vi bryr oss om. Vi kan da fokusere tiden og ressursene våre på å eksperimentere med de mest lovende kjemikaliene som foreslått av AI-modellen. AI kommer med forslag. Mennesker tar avgjørelser," fortalte han oss.

James Collins, medforfatter av studien og professor i medisinsk ingeniørfag som leder MITs Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health, avtalte i en uttalelse: «AI-tilnærminger til legemiddeloppdagelse er kommet for å bli og vil fortsette å bli foredlet. Vi vet at algoritmemodeller fungerer, nå er det et spørsmål om å ta i bruk disse metodene bredt for å oppdage nye antibiotika mer effektivt og rimeligere.» ®