Oamenii de știință au folosit acum învățarea profundă pentru a descoperi o nouă clasă de compuși care pot ucide o bacterie rezistentă la medicamente.
Într-un nou studiu publicat în Nature, cercetătorii de la Massachusetts Institute of Technology (MIT) au folosit inteligența artificială (AI) pentru a dezvălui o nouă clasă de compuși cu proprietăți antibiotice puternice.
Rezistența la antibiotice este o problemă critică de sănătate globală. Apare atunci când bacteriile evoluează pentru a rezista la efectele antibioticelor, făcând infecțiile comune mai dificil de tratat.
Utilizarea excesivă și abuzul de antibiotice contribuie la această amenințare globală pentru sănătate, ducând la îmbolnăviri prelungite și la creșterea costurilor asistenței medicale. Apariția tulpinilor rezistente pune în pericol procedurile medicale și necesită descoperirea urgentă de noi clase de antibiotice.
Inteligența artificială (IA) se dovedește a fi o armă neprețuită în această luptă, cercetătorii folosind modele de învățare profundă (DL) pentru a dezvolta noi clase de antibiotice.
Cercetătorul principal James Collins a explicat inovația din spatele cercetării lor într-un comunicat de presă: „Perspectiva aici a fost că am putut vedea ceea ce a fost învățat de modele pentru a face previziuni că anumite molecule ar fi bune pentru antibiotice”.
„Munca noastră oferă un cadru eficient în timp, eficient din punct de vedere al resurselor și perspicace din punct de vedere mecanic, din punct de vedere al structurii chimice, în moduri pe care nu le-am avut până acum” a adăugat el.
Compușii identificați de Collins și echipa sa prezintă capacitatea de a combate bacteriile rezistente la medicamente, inclusiv notoriul Staphylococcus aureus rezistent la meticilină (MRSA), responsabil pentru peste 10.000 de decese anual în Statele Unite.
MRSA este rezistent la mai multe antibiotice, inclusiv meticilină și alte antibiotice utilizate în mod obișnuit, cum ar fi penicilina și amoxicilina.
Asociat inițial cu mediile de asistență medicală, acum afectează și persoanele sănătoase din comunitate. MRSA provoacă diverse infecții, cum ar fi pneumonia și infecțiile sângelui, dintre care unele pun viața în pericol.
DL pentru dezvoltarea de noi medicamente nu este nou. Cu toate acestea, una dintre principalele provocări ale modelelor DL este că sunt cutii negre, ceea ce înseamnă că nu înțelegem cum modelul face predicții.
Înțelegerea modului în care modelele fac predicții ar putea ajuta oamenii de știință să identifice sau să proiecteze noi antibiotice.
„Ceea ce ne-am propus să facem în acest studiu a fost să deschidem cutia neagră”, spune Wong.
„Aceste modele constau dintr-un număr mare de calcule care imită conexiunile neuronale și nimeni nu știe cu adevărat ce se întâmplă sub capotă”, a explicat Felix Wong, primul autor al lucrării, într-un comunicat de presă.
Cercetătorii au folosit un model DL instruit pe un set extins de date de aproximativ 39.000 de compuși. Modelul a făcut predicții asupra potențialului antibiotic al diferiților compuși folosind structuri chimice și informații despre activitatea antibacteriană.
Pentru a înțelege predicțiile modelului, cercetătorii au folosit un algoritm numit „căutarea arborilor Monte Carlo”, care a descoperit detalii despre substructurile care contribuie la activitatea antimicrobiană. Perfecționând în continuare căutarea cu modele care prezic toxicitatea pentru celulele umane, echipa a identificat compuși cu efecte adverse minime.
Cercetătorii au restrâns candidații la medicamente prin antrenarea a trei modele suplimentare de DL pentru a prezice toxicitatea pentru diferite celule umane. Combinând acest lucru cu previziunile activității antimicrobiene, ei au identificat compuși eficienți împotriva microbilor cu impact minim asupra corpului uman.
Cercetătorii au analizat o bibliotecă vastă de aproximativ 12 milioane de compuși disponibili comercial, identificând cinci clase despre care se prevede că sunt active împotriva MRSA. Testele ulterioare au condus la descoperirea a doi candidați promițători, reducând populațiile de MRSA în vasele de laborator.
Acești compuși acționează atacând în mod specific membranele celulare bacteriene, combătând eficient agenții patogeni Gram-pozitivi evitând în același timp deteriorarea membranelor celulare umane. Abordarea DL îmbunătățită a echipei a descoperit o nouă clasă de antibiotice, confirmând în același timp siguranța acestora pentru celulele umane.
Phare Bio, o organizație nonprofit afiliată cu Proiectul Antibiotics-AI, intenționează să efectueze analize detaliate ale proprietăților acestor compuși și ale potențialei utilizări clinice. Între timp, laboratorul MIT proiectează în mod activ candidați suplimentari la medicamente și explorează aplicații împotriva diferitelor bacterii.
Articol de Răzvan Lupu