AI phát hiện ra loại kháng sinh mới sau khi sàng lọc 12 triệu hợp chất

AI phát hiện ra loại kháng sinh mới sau khi sàng lọc 12 triệu hợp chất

Dấu thời gian: ngày 21 tháng 2023 năm 1 51:XNUMX chiều
AI phát hiện ra một loại kháng sinh mới sau khi sàng lọc 12 triệu hợp chất Trí tuệ dữ liệu PlatoBlockchain. Tìm kiếm dọc. Ái.

Thuốc kháng sinh đã cứu sống vô số người và là một công cụ quan trọng trong y học hiện đại. Nhưng chúng ta đang mất dần vị thế trong cuộc chiến chống lại vi khuẩn. Vào giữa thế kỷ trước, các nhà khoa học phát hiện ra các loại kháng sinh hoàn toàn mới. Kể từ đó, tốc độ phát hiện đã chậm lại và tỷ lệ vi khuẩn kháng thuốc kháng sinh ngày càng tăng.

Có thể có những loại thuốc kháng sinh chưa được phát hiện, nhưng vũ trụ hóa học quá rộng lớn để bất cứ ai có thể tìm kiếm. Trong những năm gần đây, các nhà khoa học đã chuyển sang sử dụng AI. Các thuật toán học máy có thể giảm bớt số lượng lớn các cấu hình hóa học tiềm năng xuống còn một số ứng cử viên đầy triển vọng để thử nghiệm.

Cho đến nay, các nhà khoa học đã sử dụng AI để tìm ra các hợp chất đơn lẻ có đặc tính kháng sinh. Nhưng trong một nghiên cứu mới, xuất bản ngày hôm qua trong Thiên nhiênCác nhà nghiên cứu của MIT cho biết họ đã xây dựng và thử nghiệm một hệ thống có thể xác định các nhóm kháng sinh hoàn toàn mới và dự đoán loại nào có khả năng an toàn cho con người.

AI đã sàng lọc hơn 12 triệu hợp chất và tìm ra một nhóm kháng sinh chưa được khám phá, tỏ ra có hiệu quả trên chuột chống lại Staphylococcus vàng kháng methicillin (MRSA), một chủng vi khuẩn kháng thuốc chết người.

Mặc dù các loại kháng sinh do AI phát hiện này vẫn cần phải chứng minh tính an toàn và hiệu quả ở người bằng cách vượt qua các thử nghiệm lâm sàng tiêu chuẩn, nhưng nhóm tin rằng công việc của họ có thể tăng tốc độ phát hiện ở mặt trước và hy vọng sẽ tăng tỷ lệ trúng đích chung của chúng ta.

Khám phá không gian ma túy

Các nhà khoa học đang ngày càng sử dụng các trợ thủ AI để tăng tốc quá trình khám phá. Nổi tiếng nhất có lẽ là AlphaFold của DeepMind, một chương trình máy học có thể mô hình hóa hình dạng của protein, các khối xây dựng cơ bản của cơ thể chúng ta. Ý tưởng là AlphaFold và các thế hệ tiếp theo của nó có thể đẩy nhanh quá trình nghiên cứu thuốc đầy gian khổ. Niềm tin của họ mạnh mẽ đến mức DeepMind đã thành lập một công ty con vào năm 2021, Phòng thí nghiệm Isomorphic, tận tâm làm việc đó.

Các phương pháp tiếp cận AI khác cũng cho thấy nhiều hứa hẹn. Đặc biệt, một nhóm của MIT đã tập trung phát triển các loại kháng sinh hoàn toàn mới để chống lại siêu vi khuẩn. Nghiên cứu đầu tiên của họ, được xuất bản vào năm 2020, cho thấy phương pháp này có thể hiệu quả khi họ tìm thấy halicin, một loại kháng sinh chưa được phát hiện trước đây. có thể dễ dàng tiêu diệt vi khuẩn E. coli kháng thuốc.

Theo Jonathan Stokes, tác giả cấp cao của nghiên cứu, trong một nghiên cứu tiếp theo vào đầu năm nay, nhóm nghiên cứu đã nhắm đến Acinetobacter baumannii, “kẻ thù chung số 1 của các bệnh nhiễm trùng do vi khuẩn đa kháng thuốc”.

“Acinetobacter có thể tồn tại trên tay nắm cửa và thiết bị của bệnh viện trong thời gian dài và có thể tiếp nhận các gen kháng thuốc kháng sinh từ môi trường. Hiện nay, việc tìm thấy các chủng A. baumannii có khả năng kháng hầu hết mọi loại kháng sinh là điều thực sự phổ biến,” Stokes đã nói vào thời điểm đó.

Sau khi xem xét 6,680 hợp chất chỉ trong hai giờ, AI đã đánh dấu được vài trăm ứng cử viên đầy triển vọng. Nhóm nghiên cứu đã thử nghiệm 240 loại kháng sinh trong số này có cấu trúc khác với các loại kháng sinh hiện có. Họ đã tìm ra chín ứng cử viên đầy hứa hẹn, trong đó có một loài là abaucin, khá hiệu quả chống lại A. baumannii.

Cả hai nghiên cứu đều cho thấy cách tiếp cận này có thể hiệu quả nhưng chỉ mang lại những ứng viên duy nhất không có thông tin về tại sao chúng đã có hiệu quả. Các thuật toán học máy nổi tiếng là những hộp đen – có thể nói những gì xảy ra “giữa hai tai” thường hoàn toàn là một bí ẩn.

Trong nghiên cứu mới nhất, nhóm đã nhắm đến một đối thủ đã biết khác là MRSA, chỉ lần này họ kết hợp một số thuật toán lại với nhau để cải thiện kết quả và làm sáng tỏ hơn lý luận của AI.

Lật công tắc

Con chó săn kháng sinh mới nhất của nhóm đã được huấn luyện về khoảng 39,000 hợp chất, bao gồm cấu trúc hóa học và khả năng tiêu diệt MRSA của chúng. Họ cũng huấn luyện các mô hình riêng biệt để dự đoán độc tính của một hợp chất nhất định đối với tế bào người.

“Về cơ bản, bạn có thể biểu diễn bất kỳ phân tử nào dưới dạng cấu trúc hóa học và bạn cũng có thể cho mô hình biết cấu trúc hóa học đó có kháng khuẩn hay không”, Felix Wong, một postdoc tại IMES và Viện Broad của MIT và Harvard, cho biết. nói với Tin tức MIT. “Mô hình được đào tạo trên nhiều ví dụ như thế này. Sau đó, nếu bạn cho nó bất kỳ phân tử mới nào, một sự sắp xếp mới của các nguyên tử và liên kết, nó có thể cho bạn biết xác suất hợp chất đó được dự đoán là có khả năng kháng khuẩn”.

Sau khi hoàn thành, nhóm đã đưa hơn 12 triệu hợp chất vào hệ thống. AI đã thu hẹp danh sách khổng lồ này xuống còn khoảng 3,600 hợp chất được sắp xếp thành 283 loại—dựa trên cấu trúc của chúng—nó dự đoán sẽ có một số hoạt động chống lại MRSA và ít độc hại nhất đối với tế bào con người. Nhóm đã thống nhất danh sách cuối cùng gồm XNUMX ứng cử viên để thử nghiệm.

Trong số này, họ tìm thấy hai loại thuộc cùng một loại – nghĩa là chúng có các thành phần cấu trúc tương tự nhau được cho là góp phần vào hoạt động kháng khuẩn – khá hiệu quả. Ở chuột, thuốc kháng sinh chống lại cả nhiễm trùng da và nhiễm trùng toàn thân bằng cách loại bỏ 90% vi khuẩn MRSA hiện diện.

Đáng chú ý, trong khi nghiên cứu trước đây của họ xử lý vi khuẩn gram âm bằng cách phá vỡ màng tế bào thì MRSA lại là vi khuẩn gram dương và có thành dày hơn.

Wong cho biết: “Chúng tôi có bằng chứng khá thuyết phục cho thấy lớp cấu trúc mới này hoạt động chống lại mầm bệnh gram dương bằng cách làm tiêu tan có chọn lọc động lực proton ở vi khuẩn”. “Các phân tử đang tấn công màng tế bào vi khuẩn một cách có chọn lọc, theo cách không gây tổn hại đáng kể cho màng tế bào của con người.”

Bằng cách làm cho AI của họ có thể giải thích được, nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ tập trung vào các cấu trúc có thể cung cấp thông tin cho các tìm kiếm trong tương lai hoặc góp phần thiết kế các loại kháng sinh hiệu quả hơn trong phòng thí nghiệm.

Kiểm tra cuối kì

Điều quan trọng cần lưu ý ở đây là mặc dù có vẻ như các loại kháng sinh mới có hiệu quả ở chuột ở quy mô rất nhỏ, nhưng vẫn còn một chặng đường dài trước khi bạn được kê đơn.

Các loại thuốc mới trải qua quá trình kiểm tra và thử nghiệm lâm sàng nghiêm ngặt, và nhiều loại thuốc, thậm chí cả những ứng cử viên đầy triển vọng, cũng không thể vượt qua được phía bên kia. Lĩnh vực khám phá thuốc được hỗ trợ bởi AI nói chung là vẫn đang ở giai đoạn đầu về mặt này. Đầu tiên Thuốc do AI thiết kế hiện đang được thử nghiệm lâm sàng, nhưng chưa có cái nào được phê duyệt.

Tuy nhiên, hy vọng là sẽ nhanh chóng cung cấp thêm các ứng viên tốt hơn cho hệ thống.

Có thể mất từ ​​XNUMX đến XNUMX năm để tìm ra loại kháng sinh mới phù hợp cho thử nghiệm lâm sàng. theo Đại học Pennsylvania César de la Fuente, phòng thí nghiệm của họ đang thực hiện công việc tương tự. Sau đó, bạn có những thử nghiệm. Với tình trạng kháng thuốc kháng sinh ngày càng gia tăng, chúng ta có thể không có đủ thời gian như vậy, chưa kể thực tế là thuốc kháng sinh không mang lại lợi tức đầu tư mà các loại thuốc khác có được. Mọi trợ giúp đều được chào đón.

“Giờ đây, với máy móc, chúng tôi đã có thể tăng tốc [dòng thời gian],” de la Fuente đã nói Khoa học Mỹ. “Ví dụ, trong công việc của tôi và các đồng nghiệp, chúng tôi có thể phát hiện ra hàng nghìn hoặc hàng trăm nghìn ứng cử viên tiền lâm sàng chỉ trong vài giờ thay vì phải đợi từ ba đến sáu năm. Tôi nghĩ AI nói chung đã kích hoạt được điều đó.”

Vẫn còn sớm, nhưng nếu các loại kháng sinh do AI phát hiện tỏ ra có giá trị trong những năm tới, có lẽ chúng ta có thể duy trì ưu thế trong cuộc chiến lâu dài chống lại vi khuẩn.

Ảnh: Một tế bào bạch cầu của con người nuốt phải MRSA (màu tím) / Viện Dị ứng và Bệnh Truyền nhiễm Quốc gia, Viện Y tế Quốc gia

Dấu thời gian:

Thêm từ Trung tâm cá biệt