Искусственный интеллект в борьбе с "спящими" бактериями: новый подход ученых из MIT

Большинство антибиотиков нацелены на метаболически активные бактерии, однако с помощью искусственного интеллекта исследователи теперь могут эффективно отбирать соединения, смертельные для дремлющих микроорганизмов. С 1970-х годов открытие новых антибиотиков значительно замедлилось, но сейчас Всемирная организация здравоохранения объявила кризис устойчивости к антимикробным препаратам одной из десяти главных угроз глобальному здоровью.

Повторное лечение инфекции антибиотиками повышает риск развития у бактерий устойчивости к применяемым препаратам. Но почему инфекция может вернуться после правильного лечения? Одна из документально подтвержденных причин — переход бактерий в метаболически инертное состояние, когда они уклоняются от обнаружения традиционными антибиотиками, реагирующими только на метаболическую активность. Как только опасность минует, бактерии "возвращаются к жизни", и инфекция повторяется.

Джеки Валери, бывший стипендиат MIT-Takeda и недавний кандидат наук по биологической инженерии из лаборатории Коллинза, утверждает, что "устойчивость возникает со временем, а повторные инфекции связаны с этим спящим состоянием". Валери является первым автором новой статьи, опубликованной в этом месяце в журнале Cell Chemical Biology, которая демонстрирует, как машинное обучение может помочь в поиске соединений, смертельных для дремлющих бактерий.

Древние штаммы бактерий, датируемые 100 миллионами лет назад и обнаруженные в последние годы в энергосберегающем состоянии на дне Тихого океана, уже не новость для научного сообщества. Профессор Джеймс Дж. Коллинз, руководитель факультета биологических наук в клинике MIT Jameel, недавно сделал прорыв, используя ИИ для открытия нового класса антибиотиков, что стало частью более широкой миссии группы по расширению существующих антибиотиков с помощью ИИ.

По данным опубликованной статьи в журнале The Lancet в 2019 году, 1.27 миллиона смертей могли быть предотвращены, если бы инфекции поддавались лечению препаратами. Одна из множества проблем, с которыми сталкиваются исследователи, — нахождение антибиотиков, способных атаковать метаболически дремлющие бактерии.

В лаборатории Коллинза исследователи использовали ИИ для ускорения процесса поиска антибиотических свойств в известных лекарственных соединениях. С миллионами молекул процесс может занять годы, но благодаря способности ИИ к высокопроизводительному скринингу, исследователям удалось идентифицировать соединение под названием семапимод всего за один уик-энд. Это противовоспалительное лекарство, обычно используемое при болезни Крона, также оказалось эффективным против стационарной фазы Escherichia coli и Acinetobacter baumannii.

Другим открытием стала способность семапимода нарушать мембраны так называемых "грамотрицательных" бактерий, известных своей высокой врожденной устойчивостью к антибиотикам из-за их более толстой, менее проницаемой внешней мембраны.