AI помогает создавать антибиотики для резистентных бактерий
![AI помогает создавать антибиотики для резистентных бактерий Фото - AI помогает создавать антибиотики для резистентных бактерий](https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/gncrypto.news/photo-2023-06-12-19-26-30-1686587357M89dT.jpg)
Среди множества микроорганизмов одними из самых опасных для человека являются антибиотикорезистентные бактерии. Возможно, в скором времени ситуация изменится: ученые Университета Макмастера и МИТ используют AI для поиска новых эффективных антибиотиков.
Для решения такой актуальной проблемы медицины, как создание антибактериальных препаратов для борьбы с резистентными к медикаментам микроорганизмами, объединились исследователи Университета Макмастера (Канада) и Массачусетского технологического института (США). Они используют AI для поиска молекул, которые способны уничтожать резистентных возбудителей тяжелых, а нередко и смертельных заболеваний.
![Джонатан Стоукс, доцент кафедры биохимии и биомедицинских наук Университета Макмастера. Источник: https://brighterworld.mcmaster.ca](https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/gncrypto.news/ii-antibiotiki-1686587396omDp2.png)
Джонатан Стоукс, доцент кафедры биохимии и биомедицинских наук Университета Макмастера. Источник: https://brighterworld.mcmaster.ca
В центре внимания исследователей оказалась бактерия Acinetobacter baumannii. Она признана ВОЗ одним из самых опасных в мире микроорганизмов, резистентных к медикаментам. Как правило, бактерия встречается в медицинских учреждениях. За счет особенностей жизнедеятельности возбудитель не погибает при общепринятых методах обработки и обретает множественную лекарственную устойчивость.
Обладая способностью длительное время сохраняться на поверхностях и собирать ДНК возбудителей других видов, A. baumannii поражает тяжелобольных и ослабленных пациентов клиник. Бактерия вызывает раневые инфекции, пневмонию, менингит, сепсис, урологические и другие заболевания с высоким процентом летальных исходов.
Обнаружение новых антибиотиков против A. baumannii оказалось сложной задачей с помощью традиционных подходов к скринингу. К счастью, методы машинного обучения позволяют быстро исследовать химическое пространство, увеличивая вероятность обнаружения новых антибактериальных молекул, — отмечается в статье на страницах научного издания Nature Chemical Biology.
Ведущий автор статьи — Джонатан Стоукс, доцент кафедры биохимии и биомедицинских наук Университета Макмастера. Он проводил исследование совместно с Джеймсом Дж. Коллинзом, профессором медицинской инженерии и науки в МИТ, и аспирантами Макмастерского университета — Гэри Лю и Денизом Катакутаном.
Ученые проверили около 7500 молекул на наличие частиц, способных ингибировать рост A. baumannii in vitro (в пробирке, вне живого организма). Затем они использовали полученные данные для обучения нейронной сети и создания структурно новых молекул, способных подавлять бактерию. В ходе компьютерного моделирования (in silico) они получили абауцин — антибиотик узкого спектра действия, обладающий активностью только в отношении A. baumannii.
По мнению авторов статьи, изолированное влияние абауцина делает его перспективным средством. Дело в том, что антибиотики широкого спектра действия теряют свою эффективность из-за адаптации микроорганизмов. Еще один существенный недостаток этих препаратов — уничтожение не только возбудителей заболеваний, но и полезных бактерий микрофлоры кишечника. Это приводит к заселению органа болезнетворными микроорганизмами и возникновению серьезных инфекций. Прицельное действие абауцина снижает шансы A. baumannii развить резистентность к медикаментам и предотвращает возможные осложнения.
Методы искусственного интеллекта дают нам возможность значительно увеличить скорость открытия новых антибиотиков, и мы можем сделать это с меньшими затратами. Это важный путь поиска новых антибиотиков, — уверен Стоукс.