[ rtcg.me ]

AI I MEDICINA

Lijek protiv infekcija otpornih na antibiotike

Koristeći vještačku inteligenciju, istraživači s MIT-a i Univerziteta Mekmaster, identifikovali su novi antibiotik koji može ubiti bakteriju odgovornu za mnoge infekcije otporne na lijekove.

Ako se razvije za upotrebu kod pacijenata, lijek bi mogao pomoći u borbi protiv acinetobakter baumanii, vrste bakterije koja se često nalazi u bolnicama i može dovesti do upale pluća, meningitisa i drugih ozbiljnih infekcija. Mikrob je, takođe, vodeći uzrok infekcija kod ranjenih vojnika u Iraku i Avganistanu.

"Acinetobakter može dugo da preživi na bolničkim kvakama i opremi, a iz okoline može preuzeti gene otpornosti na antibiotike. Sada je gotovo uobičajeno pronaći izolate a. baumanii koji su otporni na gotovo svaki antibiotik", kaže Džonatan Stouks, bivši postdoktorand na MIT-u koji je sada docent biohemije i biomedicinskih nauka na Univerzitetu Mekmaster, prenosi Sajens Dejli.

Istraživači su identifikovali novi lijek, iz grupe od gotovo 7000 potencijalnih jedinjenja lijekova, pomoću modela mašinskog učenja, kako bi procijenili hoće li to hemijsko jedinjenje inhibirati rast a. baumanii.

"To otkriće dodatno osnažuje pretpostavku da vještačka inteligencija može znatno ubrzati i proširiti našu potragu za novim antibioticima", kaže Džems Kolins, profesor medicinskog inženjerstva i nauka na MIT-ovom Institutu za medicinsko inženjerstvo i nauku (IMES) i Odsjeku za biološko inženjerstvo. "Uzbuđen sam što ovaj rad pokazuje da možemo koristiti vještačku inteligenciju za pomoć u borbi protiv problematičnih patogena kao što je a. baumannii."

Otkriće lijeka

Tokom posljednjih nekoliko desetljeća mnoge patogene bakterije postaju sve otpornije na postojeće antibiotike, dok je razvijeno vrlo malo novih antibiotika.

Prije nekoliko godina Kolins, Stouks i profesorica s MIT-a Regina Barzilej (koja je takođe autorka nove studije), krenuli su u borbu protiv tog rastućeg problema koristeći mašinsko učenje, vrstu vještačke inteligencije koja može naučiti da prepozna obrasce u ogromnim količinama podataka. Kolins i Barzilej vjerovali su se da bi se taj pristup mogao koristiti za identifikaciju novih antibiotika čije se hemijske strukture razlikuju od bilo kojeg postojećeg lijeka.

U početnoj demonstraciji, istraživači su obučili algoritam mašinskog učenja za identifikovanje hemijskih struktura koje bi mogle inhibirati rast ešerihije koli. Na ekranu s više od 100 miliona jedinjenja, taj algoritam je izabrao molekul koji su istraživači nazvali halicin, prema izmišljenom sistemu vještačke inteligencije iz SF filma "2001: Odiseja u svemiru". Taj molekul, pokazali su, mogao bi ubiti ne samo ešerihiju koli, već i nekoliko drugih bakterijskih vrsta koje su otporne na liječenje.

"Nakon tog rada, kada smo pokazali da takvi pristupi mašinskom učenju mogu dobro funkcionisati za složene zadatke otkrivanja antibiotika, usmjerili smo pažnju na ono što smatram državnim neprijateljem br. 1.

Kako bi dobili podatke za obuku svog kompjuterskog modela, istraživači su prvo izložili a. baumanii, uzgojen u laboratorijskoj posudi, oko 7500 različitih hemijskih jedinjenja kako bi vidjeli koje bi moglo inhibirati rast mikroba. Zatim su ubacili strukturu svakog molekula u model. Takođe su modelu dali uputstvo može li neka struktura inhibirati rast bakterija ili ne. To je algoritmu omogućilo da nauči hemijske karakteristike povezane s inhibicijom rasta.

Nakon što je model obučen, istraživači su ga koristili za analizu skupa od 6,680 jedinjenja koje prije nije obrađivao, a koja su dostavljena iz Centra za prenamjenu lijekova na Broud Institutu. Ta analiza, koja je trajala manje od dva sata, dala je nekoliko stotina vrhunskih pogodaka. Od njih, istraživači su odabrali 240 za eksperimentalno testiranje u laboratoriji, fokusirajući se na jedinjenja sa strukturama koje su se razlikovale od onih postojećih antibiotika ili molekula iz podataka o treningu.

Ti testovi su identifikovali devet antibiotika, uključujući jedan koji je bio vrlo moćan. To jedinjenje, koji je izvorno istraženo kao potencijalni lijek za dijabetes, pokazalo se izuzetno učinkovitim u ubijanju a. baumanii, ali nije imalo uticaj na druge vrste bakterija, uključujući pseudomonas aeruginosa, stafilokokus aureus i enterobakteriacea otporne na karbapenem.

Ta sposobnost ubijanja "uskog spektra" poželjna je osobina antibiotika, jer smanjuje rizik od bakterija koje brzo šire otpornost na lijek. Još jedna prednost je da bi lijek vjerovatno poštedio korisne bakterije koje žive u ljudskim crijevima i pomogao u suzbijanju oportunističkih infekcija kao što je klostridium dificile.
"Antibiotici se često moraju davati sistematski, a posljednje što želite je da uzrokujete značajnu disbiozu i izložite bolesne pacijente sekundarnim infekcijama", kaže Stouks.

Novi mehanizam

U studijama na miševima, istraživači su pokazali da lijek, koji su nazvali abaucin, može liječiti infekcije rana uzrokovane a. baumanii. Takođe su pokazali, u laboratorijskim testovima, da djeluje protiv raznih sojeva a. baumanii otpornih na lijekove izolovanih pacijenata.

Dalji eksperimenti otkrili su da lijek ubija ćelije ometajući proces koji ćelije koriste za prenos proteina iz unutrašnjosti ćelije u ćelijsku opnu. Naime, čini se da lijek inhibira protein uključen u taj proces.
Sve gram-negativne bakterije stvaraju taj enzim, pa su istraživači bili iznenađeni kad su otkrili da je abaucin toliko selektivan u ciljanju a. baumanii. Pretpostavljaju da bi male razlike u načinu na koji a. baumanii obavlja taj zadatak mogle objasniti selektivnost lijeka.

Stouksova laboratorija sada sarađuje s drugim istraživačima u Mekmasteru kako bi optimizovao ljekovita svojstva jedinjenja, u nadi da će ga razviti za eventualnu kliničku upotrebu.

Istraživači takođe planiraju da koriste, svoj pristup modeliranju kako bi identifikovali potencijalne antibiotike za druge vrste infekcija otpornih na lijekove, uključujući one uzrokovane stafilokokus aureus i pseudomonas aeruginosa.

Preveo i priredio: S. Đurđić