麻省理工学院:利用人工智能,科学家找到了一种可以对抗耐药性感染的药物。

麻省理工学院:利用人工智能,科学家找到了一种可以对抗耐药性感染的药物。

2023-05-30 09:25:04

机器学习算法确定了一种杀死鲍曼不动杆菌的化合物,鲍曼不动杆菌是一种潜伏在许多医院环境中的细菌。

麻省理工学院和麦克马斯特大学的研究人员使用人工智能算法发现了一种新的抗生素,可以杀死一种导致许多耐药性感染的细菌。


如果开发用于患者,该药物可以帮助对抗鲍曼不动杆菌,鲍曼不动杆菌是一种经常在医院发现的细菌,可导致肺炎,脑膜炎和其他严重感染。这种微生物也是伊拉克和阿富汗受伤士兵感染的主要原因。

不动杆菌可以在医院门把手和设备上存活很长时间,并且可以从环境中获取抗生素抗性基因。现在发现鲍曼不动杆菌分离株对几乎所有抗生素都有抗药性真的很常见,“前麻省理工学院博士后乔纳森斯托克斯说,他现在是麦克马斯特大学生物化学和生物医学科学助理教授。

研究人员使用机器学习模型从近7,000种潜在药物化合物的库中确定了这种新药,他们训练该模型来评估化合物是否会抑制鲍曼不动杆菌的生长。

“这一发现进一步支持了这样一个前提,即人工智能可以显着加速和扩大我们对新型抗生素的搜索,”麻省理工学院医学工程与科学研究所(IMES)和生物工程系的Termeer医学工程与科学教授James Collins说。“我很高兴这项工作表明,我们可以使用人工智能来帮助对抗有问题的病原体,如鲍曼不动杆菌

柯林斯和斯托克斯是这项新研究的作者,该研究今天发表《澳门皇家赌城在线》上。该论文的主要作者是麦克马斯特大学的研究生Gary Liu和Denise Catacutan以及近的McMaster毕业生Khushi Rathod。


药物发现


在过去的几十年里,许多致病菌对现有抗生素的耐药性越来越强,而很少有新的抗生素被开发出来。


几年前,柯林斯,斯托克斯和麻省理工学院教授Regina Barzilay(也是这项新研究的作者)着手通过使用机器学习来应对这一日益严重的问题,机器学习是一种可以学习识别大量数据模式的人工智能。Collins 和 Barzilay 是麻省理工学院安利捷健康机器学习诊所的联合负责人,他们希望这种方法可用于识别化学结构与任何现有药物不同的新抗生素。


初的演示中,研究人员训练了一种机器学习算法来识别可能抑制大肠杆菌生长的化学结构。在超过100亿种化合物的筛选中,该算法产生了一种分子,研究人员称之为halicin,这是在“2001:太空漫游”中虚构的人工智能系统之后。他们表明,这种分子不仅可以杀死大肠杆菌,还可以杀死其他几种对有抵抗力的细菌物种。


“在那篇论文之后,当我们证明这些机器学习方法可以很好地用于复杂的抗生素发现任务时,我们将注意力转向了我认为是多重耐药细菌感染的公敌1号,即不动杆菌,”斯托克斯说。


为了获得计算模型的训练数据,研究人员首先将实验室培养皿中生长的鲍曼不动杆菌暴露于约7,500种不同的化合物中,看看哪些化合物可以抑制微生物的生长。然后他们将每个分子的结构输入到模型中。他们还告诉模型每个结构是否可以抑制细菌生长。这使得算法能够学习与生长抑制相关的化学特征。


一旦模型经过训练,研究人员就用它来分析一组以前从未见过的6,680种化合物,这些化合物来自布罗德研究所的药物再利用中心。这项分析花了不到两个小时的时间,产生了几百个热门歌曲。其中,研究人员选择了240种在实验室中进行实验测试,重点是结构与现有抗生素或训练数据分子结构不同的化合物。


这些测试产生了九种抗生素,其中一种非常有效。这种化合物初被探索为一种潜在的糖尿病药物,结果证明在杀死鲍曼不动杆菌方面非常有效,但对其他种类的细菌没有影响,包括铜绿假单胞菌、金黄色葡萄球菌和耐碳青霉烯类肠杆菌科


这种“窄谱”杀灭能力是抗生素的理想特征,因为它限度地减少了细菌迅速传播对药物的耐药性的风险。另一个优点是,该药物可能会避免生活在人体肠道中的有益细菌,并有助于抑制艰难梭菌等机会性感染。


“抗生素通常必须全身给药,而你不想做的就是导致严重的生态失调,并使这些已经患病的患者受到继发感染,”斯托克斯说。


一种新颖的机制


在对小鼠的研究中,研究人员表明,他们命名为abaucin的药物可以由鲍曼不动杆菌引起的伤口感染。他们还在实验室测试中表明,它对从人类患者分离的各种耐药鲍曼不动杆菌菌株有效。


进一步的实验表明,该药物通过干扰称为脂蛋白运输的过程来杀死细胞,细胞利用脂蛋白运输将蛋白质从细胞内部运输到细胞包膜。具体来说,该药物似乎抑制LolE,一种参与这一过程的蛋白质。


所有革兰氏阴性细菌都表达这种酶,因此研究人员惊讶地发现abaucin在靶向鲍曼不动杆菌方面具有如此大的选择性。他们假设鲍曼不动杆菌执行这项任务的方式略有不同,这可能是药物选择性的原因。


“我们还没有完成实验数据采集,但我们认为这是因为鲍曼不动杆菌的脂蛋白运输与其他革兰氏阴性物种略有不同。我们相信这就是为什么我们要进行这种窄谱活动,“斯托克斯说。


斯托克斯的实验室现在正在与麦克马斯特的其他研究人员合作,优化该化合物的药用特性,希望将其开发用于患者。


研究人员还计划使用他们的建模方法来识别其他类型的耐药性感染的潜在抗生素,包括由金黄色葡萄球菌铜绿假单胞菌引起的感染。


该研究由大卫·布拉利抗生素发现中心、韦斯顿家庭基金会、大胆项目、C3.ai 数字化转型研究所、安利捷健康机器学习诊所、DTRA发现针对新威胁和新兴威胁的医疗对策计划、DARPA加速分子发现计划、加拿大卫生研究院资助, 加拿大基因组,麦克马斯特大学健康科学学院,鲍里斯家族,马歇尔奖学金以及能源部生物与环境研究计划。


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