Az antibiotikum-rezisztens baktériumok veszélyesek, mert már „tudják”, hogy néz ki a legtöbb antibiotikum. Tudósok a MIT -nél Megtaláltak egy módot valami új létrehozására: a generatív AI-t használva két antibiotikus vegyület megtervezésére a semmiből, amelyek elpusztíthatják a gyógyszer-rezisztens gonorrhoea-t és az MRSA-t laboratóriumi ételekben és egerekben.
Az antibiotikumokkal szembeni rezisztencia a világ egyik legnagyobb közegészségügyi veszélye, ám az új antibiotikumok évtizedek óta ritkák. A hagyományos gyógyszer -felfedezési módszerek az ismert kémiai könyvtárak szűrésére támaszkodnak – ez egy lassú folyamat, korlátozott a meglévő molekulák tesztelésére. Ezzel szemben a MIT AI rendszere több mint 36 millió elméleti vegyületet generált, sokan kémiai szerkezetűek, amelyek még soha nem láttak, és két kiemelkedésre nulláztak. Mindkettő eltér a jelenleg használt antibiotikumokkal, és bepillantást nyújt arra, hogy az AI miként léphet túl a kutatás felgyorsításán, hogy elképzelje azokat a gyógyszereket, amelyeket másképp lehetetlen lehetett megtalálni.
„Meg akartunk szabadulni bármitől, ami létező antibiotikumnak tűnne, hogy alapvetően másképp kezeljük az antimikrobiális rezisztencia -válságot” – mondta Aarti Krishnan, a MIT PostDoc és a tanulmány egyik vezető szerzője. „Azáltal, hogy a kémiai tér alulexpolitált területeire belemerülünk, a célunk az új cselekvési mechanizmusok feltárása volt.”
Olvassa el még: Tényleg megtanulja, amikor AI -t használ? Amit az MIT kutatói találtak
Hogyan húzták le a tudományt
A MIT csapata megkerülte a meglévő vegyi könyvtárak szűrésének korlátait azáltal, hogy arra kérte az AI-t, hogy találjon fel molekulákat a semmiből, több mint 36 millió elméleti vegyületet generálva, amelyeket ezután néhányra szűkítettek, hogy a gyógyszer-rezisztens szuperbugok ellen vizsgálják.
Ez két AI-vezérelt stratégiát tartalmazott:
Fragmentum-alapú kialakítás: Az AI egy kémiai fragmentummal (F1 jelöléssel) kezdődött, amely ígéretet mutatott a gonorrhoea ellen. Millió származékos termékeket készített, végül pedig körülbelül 1000 jelölt rövid listáját finomítva. A kutatók által választott 80 közül az NG1 kiemelkedő vegyületként jelent meg, amely sikeresen kezelte a gyógyszer-rezisztens gonorrhoeát a sejttenyészetekben és az egérben.
Nem korlátozott generáció: A csapat hagyta, hogy az AI szabadon barangoljon, önmagában a molekulákat tervezve, az MRSA -t célozva. Ez több mint 29 millió jelöltet produkált, amelyeket 90 vegyületre szűrtek a szintézishez. Huszonkettőt állítottak elő, hatot jól teljesített a laboratóriumi tesztekben, és különösen egy DN1, képes volt kiküszöbölni az MRSA bőrfertőzéseket egerekben.
Az NG1 és a DN1 szerkezetileg különbözik a jelenleg ismert antibiotikumoktól, és úgy tűnik, hogy elpusztítják a baktériumokat a sejtmembránjaik megszakításával. Az NG1 kifejezetten az LPTA -t célozza meg, egy korábban kiaknázatlan baktériumfehérjét, amely részt vesz a külső sejtmembrán felépítésében.
Mi következik az antibiotikumok kutatásához
A Phare Bio, az Antibiotikum-AI projekt nonprofit szervezete, finomítja az NG1-et és a DN1-et, hogy javítsa a gyógyszer tulajdonságait, míg a kutatók kibővítik az AI platformot más kemény kórokozók, például a Mycobacterium tuberculosis (a tuberkulózis okozói) és a pszeudomonas aeruginosa (a baktériumok egy csoportja) megcélzására.
A tanulmány, amelyet először publikáltak A folyóiratcellaReményes fordulatot jelez a szuperbugok elleni globális küzdelemben.
Ezek az eredmények azonban korai szakaszban vannak. A kezdeti tesztek és a laboratóriumi eredmények biztatóak, de az emberi biztonságot és hatékonyságot szigorú laboratóriumi finomítás és klinikai vizsgálatok révén kell meghatározni, ez a folyamat több éven át terjedhet.
Ez az erőfeszítés a MIT korábbi áttöréseire épül az AI-vezérelt antibiotikumok fejlődésében, beleértve halikin2020 -ban fedezték fel a mély tanuláson keresztül, és abacu2023-ban fedezték fel egy gépi tanulási algoritmuson keresztül.
További információ: AI Essentials: 29 módja annak, hogy a Gen AI működjön az Ön számára, szakértőink szerint
