Podcast #VociCuAutoritate COVID-19
Podcast #VociCuAutoritate COVID-19

STUDIU. Progrese în lupta cu rezistența la antibiotice: a fost identificat un nou antibiotic, cu ajutorul inteligenței artificiale, care funcționează diferit de antibioticele clasice

mm
26 Feb 2020
4223 Views

În ultimele decenii au fost dezvoltate foarte puține antibiotice noi, iar majoritatea antibioticelor recent aprobate sunt variante ușor diferite ale celor existente. Metodele actuale pentru depistarea de noi antibiotice sunt adesea costisitoare, necesită o investiție semnificativă de timp și sunt de obicei limitate la un spectru restrâns de structuri chimice. De aceea, algoritmii de învățare automată par să fie o soluție viabilă în faza exploratorie a descoperirii de noi compuși. În urmă cu doar câteva săptămâni, prima moleculă terapeutică identificată cu ajutorul AI intra în studii clinice umane, iar utilizarea învățării automate în procesul de identificare, redusese de trei ori faza exploratorie.

Folosind un algoritm de învățare automată (inteligență artificială), specialiștii MIT (Massachusetts Institute of Technology) au identificat un nou compus antibiotic – halicina, care s-a dovedit a fi unul puternic împotriva a numeroase bacterii. În testele de laborator efectuate, medicamentul a eliminat multe dintre cele mai problematice bacterii care provoacă boli la nivel mondial, inclusiv unele tulpini care au dezvoltat rezistență la toate antibioticele cunoscute până acum.

abonare

„Am dorit să dezvoltăm o platformă care să ne permită să valorificăm puterea inteligenței artificiale pentru a crea o nouă epocă a descoperirii de medicamente antibiotice. Abordarea noastră a dezvăluit această moleculă uimitoare, care este probabil unul dintre cele mai puternice antibiotice care a fost descoperit până acum. Ne confruntăm cu o criză în creștere în jurul rezistenței la antibiotice, iar această situație este generată atât de un număr tot mai mare de agenți patogeni care devin rezistenți la antibiotice existente, cât și de o criză a industriilor biotehnologice și farmaceutice în ceea ce privește dezvoltarea de antibiotice noi”, a declarat James Collins, profesor de inginerie și știință medicală în MIT’s Institute for Medical Engineering and Science (IMES), Departamentul de Inginerie Biologică.

Modelul computerizat, care poate depista peste o sută de milioane de compuși chimici în câteva zile, a fost conceput pentru selectarea antibioticelor, care au potențialul de elimina bacteriile folosind mecanisme diferite decât cele ale medicamentelor existente. Această particularitate a fost prioritizată datorită problemei actuale a rezistenței la antibiotice cu care se confruntă întreaga lume. Au fost identificate și alte medicamente antibiotice promițătoare, care vor fi testate în perioada următoare.

Antibiotic cu mecanism nou de acțiune, identificat cu AI

Noul antibiotic a fost numit halicină, fiind o moleculă investigată anterior ca posibil medicament pentru diabet.

Materialul didactic pentru antrenare a fost constituit din aproximativ 2.500 de molecule: aproximativ 1.700 de medicamente aprobate de FDA și un set de 800 de produse naturale, cu structuri diverse și o gamă largă de bioactivități.

„Modelul de învățare automată poate explora, in silico, arii chimice vaste, care pot fi costisitoare și greu accesibile pentru abordările experimentale tradiționale”, a declarat Regina Barzilay, profesor în inginerie electrică și informatică Delta Electronics, în cadrul laboratorului de informatică și inteligență artificială al MIT (CSAIL).

Detalii despre sistemul AI utilizat

Au fost combinate modele computerizate dezvoltate anterior la MIT pentru învățarea automată, care pot fi antrenate pentru analizarea structurilor moleculare ale compușilor, făcând corelații cu anumite trăsături particulare, cum ar fi capacitatea de a distruge bacteriile.

Ideea de a utiliza modele computerizate predictive pentru screeningul „in silico” nu este nouă, dar până acum, aceste modele nu erau suficient de precise pentru a transforma descoperirea de noi medicamente. Anterior, moleculele erau reprezentate ca vectori care reflectau prezența sau absența anumitor grupări chimice și trebuiau introduse în baza de date. Însă noile rețele neurale pot învăța aceste reprezentări în mod automat, mapând moleculele în vectori de continuitate, ulterior folosiți pentru a prezice proprietățile moleculelor.

În acest caz, cercetătorii și-au proiectat modelul pentru a căuta caracteristici chimice care să facă moleculele eficiente în eliminarea E. coli. Sistemul a fost învățat pe aproximativ 2.500 de molecule, dintre care aproximativ 1.700 de medicamente aprobate de FDA și un set de 800 de produse naturale, cu structuri diverse și obioactivitate largă.

După ce modelul a fost gata antrenat, a fost testat pe o bibliotecă de aproximativ 6.000 de compuși. Astfel, a fost aleasă o moleculă care părea a avea o activitate antibacteriană puternică, cu o structură chimică diferită de cea a antibioticelor cunoscute. Folosind un alt model de învățare automată, specialiștii au demonstrat că această moleculă are o toxicitate scăzută pentru celulele umane.

Noul antibiotic a fost numit halicină, fiind o moleculă investigată anterior ca posibil medicament pentru diabet. De data aceasta, a fost testată ​​împotriva a zeci de tulpini bacteriene izolate de la pacienți și crescute în vasele de laborator, demonstrând capacitatea de anihilare a multor bacterii rezistente la tratament, inclusiv temutele Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii și Mycobacterium tuberculosis. Medicamentul a funcționat împotriva tuturor tulpinilor testate, cu excepția Pseudomonas aeruginosa, un agent patogen pulmonar dificil de tratat.

Testele făcute împotriva A. baumannii

Pentru a testa eficacitatea halicinei pe animale vii, specialiștii au utilizat noul antibiotic pentru a trata șoarecii infectați cu A. baumannii, o bacterie care a infectat mulți soldați americani staționați în Irak și Afganistan. Tulpina de A. baumannii pe care au folosit-o este rezistentă la toate antibioticele cunoscute, dar aplicarea unui unguent care conține halicină a curățat complet infecțiile în 24 de ore.

Studii preliminare sugerează că halicina ucide bacteriile prin perturbarea capacității lor de a menține un gradient electrochimic în membranele celulare. Acest gradient este necesar, printre alte funcții, pentru a produce ATP (molecule pe care le utilizează celulele pentru stocarea energiei), deci dacă gradientul se descompune, celulele mor. Specialiștii cred că datorită acestui tip de mecanism de eliminare, ar putea fi dificil pentru bacterii să dezvolte rezistență.

Inteligenta Artificială

Eficiența antibioticului pentru E. coli

În acest studiu, echipa MIT a descoperit că E. coli nu a dezvoltat nici o rezistență la halicină în timpul unei perioade de tratament de 30 de zile. În schimb, bacteriile au început să dezvolte rezistență la antibioticul ciprofloxacină în decurs de una până la trei zile, iar după 30 de zile, bacteriile au fost de aproximativ 200 de ori mai rezistente la ciprofloxacină decât la începutul experimentului.

Noi molecule optimizate, descoperite

După identificarea halicinei, cercetătorii și-au folosit modelul pentru a selecta peste 100 de milioane de molecule din baza de date ZINC15, o colecție online de aproximativ 1,5 miliarde de compuși chimici. Această etapă, care a durat doar trei zile, a identificat 23 de candidați care nu erau structural diferiți de antibioticele existente și au proprietatea de a fi non-toxici pentru celulele umane.

În testele de laborator împotriva a cinci specii de bacterii, cercetătorii au descoperit că opt dintre molecule au prezentat activitate antibacteriană și două au fost deosebit de puternice. Echipa MIT intenționează acum să testeze aceste molecule în continuare și să descopere mai multe din baza de date ZINC15.

De asemenea, specialiștii intenționează să își folosească modelul pentru a proiecta noi antibiotice și pentru a optimiza moleculele existente. De exemplu, consideră că ar putea antrena modelul pentru a adăuga caracteristici care ar face ca un anumit antibiotic să țintească doar anumite bacterii, împiedicându-l să omoare bacteriile benefice din tractul digestiv al pacientului.

„Această lucrare inovatoare reprezintă o schimbare de paradigmă în descoperirea antibioticelor și într-adevăr în descoperirea de medicamente la modul general. Dincolo de selectarea moleculelor in silico, această abordare va permite utilizarea învățării profunde în toate etapele dezvoltării antibioticelor, de la descoperire la eficacitate și toxicitate îmbunătățite, prin modificări aduse medicamentelor și chimie medicală”, a afirmat Roy Kishony, profesor de biologie și informatică la Technion (Institutul de Tehnologie din Israel).

Citește și: