L'artificial intelligence porte un composé antibiotique nouveau

Les chercheurs de Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont effectué une découverte scientifique où leur algorithme d'apprentissage automatique ou programme (AI) d'artificial intelligence a avec succès produit un composé antibiotique nouveau. Le médicament a été depuis lors vérifié sur les bactéries mortelles dans le laboratoire, et chez des souris de laboratoire avec une quantité considérable de réussite, expliquent les chercheurs. Les résultats d'étude apparaissent dans la dernière question de la cellule de tourillon.

Les chercheurs de MIT avaient l
Les chercheurs de MIT avaient l'habitude un algorithme d'apprentissage automatique pour recenser un halicin appelé de médicament qui détruit beaucoup de souches de bactéries. Halicin (ligne du haut) a évité le développement de la résistance aux antibiotiques dans Escherichia coli, alors que la ciprofloxacine (rangée inférieure) ne faisait pas. Image : accueil du laboratoire de Collins au MIT

Quelle est l'étude environ ?

La résistance antimicrobienne est une menace puisant le monde avec un grand nombre de souches de bactéries développant la résistance contre les antibiotiques actuel utilisés, rendant des infections simples potentiellement mortelles. La recherche a été allumée développer les composés antibiotiques neufs pour détruire ces souches résistantes de bactéries.

Les chercheurs de MIT ont produit un programme informatique qui pourrait examiner par cents millions de produits chimiques potentiels qui pourraient être des antibiotiques et choisissent la molécule appropriée. Cette molécule aurait les propriétés nécessaires pour qu'elle détruise les tensions bactériennes. Le mécanisme par lequel la destruction nouvelle de ces molécules les bactéries est entièrement différente des antibiotiques actuellement disponibles, leur effectuant une arme plus sûre contre les infections, a ajouté les chercheurs.

Aboutissez le chercheur James Collins, professeur de Termeer de la technologie médicale et la Science dans l'institut du MIT pour la technologie médicale et la Science (IMES) et le service du bureau d'études biologique, ont indiqué, « nous avons voulu développer une plate-forme qui nous permettrait d'armer le pouvoir de l'artificial intelligence de déclencher un âge neuf de découverte de médicaments antibiotique. Notre approche a indiqué cette molécule étonnante qui est discutablement l'un des antibiotiques plus puissants qui a été découvert. »

Le chercheur sur l'équipe, Regina Barzilay, le professeur de l'électronique de triangle du génie électrique et de l'informatique dans les MITs le laboratoire de l'informatique et d'artificial intelligence (CSAIL), a dit, « le modèle d'apprentissage automatique peut explorer, in silico, les grands espaces chimiques qui peuvent être prohibitivement chers pour des approches expérimentales traditionnelles. » Ceci a signifié que cette approche pourrait aider des chercheurs à examiner des molécules pour leur potentiel antibiotique sans gaspiller des moyens sur des échecs des essais en laboratoire avec les molécules qui peuvent ne pas fonctionner. Cette étude a été écrite par Jonathan charge, un stagiaire de postdoctorat au MIT et l'institut grand du MIT et du Harvard.

Qu'a été fait ?

Pour cette étude neuve, l'équipe a regardé plusieurs molécules possibles que l'algorithme pourrait examiner. Elles alors ont mis à zéro dedans sur les molécules potentielles avec les propriétés adaptées utilisant l'AI. Le modèle, ils ont écrit, pourraient être employés pour concevoir et apprendre les constitutions chimiques des médicaments pour préparer les antibiotiques neufs. Après conclusion de la molécule susceptible de candidat, l'équipe l'a vérifiée dans le laboratoire dans les études in vitro. Ils ont alors reproduit leurs découvertes chez des souris de laboratoire infectées avec des souches de bactéries. Dans les deux expériences, la molécule de candidat a montré la réussite significative.

Pour leur expérience, l'équipe a enseigné la première fois au programme informatique les molécules possibles ce qui pourrait être mortelle à une tension bactérienne courante d'Escherichia coli. Le programme balayé par 2.500 molécules dont environ 1.700 molécules étaient approuvées par le FDA, et 800 étaient les produits naturellement dérivés. Une fois qu'exercé, le programme a été employé pour balayer par 6.000 composés dans une bibliothèque produite par le moyeu de Repurposing du médicament de l'institut grand.

De ces 6.000 composés, le programme informatique a trouvé une molécule qui a eu une seule constitution chimique mais pourrait être mortel aux tensions bactériennes. L'équipe de recherche appelée la molécule « halicin. » Halicin a été baptisé du nom du système d'AI de « 2001 : Une odyssée de l'espace ». Cette molécule a été vérifiée avant comme un médicament pour la demande de règlement du diabète.

Le support originel du HAL 9000 de l
Le support originel du HAL 9000 de l'adaptation de Stanley Kubrick de 2001 une odyssée de l'espace. Elle est sur l'étalage avec d'autres pièces au musée de modèle dans Kensington. Crédit d'image : Hethers/Shutterstock

Halicin s'est avéré efficace dans le massacre laboratoire-élevé, et patient-a dérivé des colonies des bactéries telles que le baumannii de Clostridium difficile, d'acinétobactérie, et le bacille de la tuberculose il était difficile traiter qu'utilisant les antibiotiques conventionnels. Ils ont noté que les pseudomonas aeruginosa de bactéries n'étaient pas sensibles au halicin.

Ensuite, les souris infectées de laboratoire d'équipe avec le baumannii d'acinétobactérie qui était habituellement résistant à tous les antibiotiques connus. Ils ont employé l'onguent de halicin sur les souris et ont trouvé l'infection à libérer dans un délai de 24 heures. Ils ont exploré le mécanisme de l'action des médicaments et ont noté qu'elle pourrait agir par l'intermédiaire de modifier les gradients électrochimiques en travers des membranes cellulaires des bactéries. Ce mécanisme n'a pas été étudié avant qu'et n'a pas pu éviter ainsi les bactéries de la résistance se développante, expliquée les chercheurs.

Voie vers l'avant

Collins a expliqué qu'il y a un besoin croissant des molécules antibiotiques neuves qui fonctionnent différemment afin de combattre la résistance aux antibiotiques. Il a dit, « nous faisons face à une crise croissante autour de la résistance aux antibiotiques, et cette situation est produite par un numéro croissant des agents pathogènes étant résistant aux antibiotiques existants, et un pipeline anémique dans les industries biotechnologiques et pharmaceutiques pour les antibiotiques neufs. » Il a expliqué que cette approche avait été essayée avant mais sans réussite. C'était la première fois qu'un médicament réel pourrait être développé et vérifié dans les laboratoires avec la réussite raisonnable.

Stokes a ajouté, « quand vous traitez une molécule que les associés susceptibles avec des composantes de membrane, une cellule ne peuvent pas forcément acquérir une mutation unique ou quelques mutations pour changer la chimie de la membrane extérieure. Les mutations aiment qui tendent à être bien plus complexes pour acquérir evolutionarily. »

Les régimes d'équipe sur travailler à Halicin et d'autres molécules de candidat avec une société pharmaceutique ou une organisation à but non lucratif, afin de débuter des tests cliniques et les employer en toute sécurité et effectivement chez l'homme dans un avenir proche.

Journal reference:

A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery Stokes, Jonathan M. et al. Cell, Volume 180, Issue 4, 688 - 702.e13, https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30102-1

Dr. Ananya Mandal

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Dr. Ananya Mandal

Dr. Ananya Mandal is a doctor by profession, lecturer by vocation and a medical writer by passion. She specialized in Clinical Pharmacology after her bachelor's (MBBS). For her, health communication is not just writing complicated reviews for professionals but making medical knowledge understandable and available to the general public as well.

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