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L'intelligenza artificiale porta un composto antibiotico novello

I ricercatori da Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno fatto un'innovazione scientifica dove il loro algoritmo di apprendimento automatico o programma di intelligenza (AI) artificiale ha creato con successo un composto antibiotico novello. La droga da allora è stata provata sui batteri micidiali in laboratorio ed in mouse del laboratorio con una considerevole quantità di successo, spiega i ricercatori. I risultati di studio compaiono nell'ultima emissione della cella del giornale.

I ricercatori del MIT hanno usato un algoritmo di apprendimento automatico per identificare una droga chiamata halicin che uccide molti sforzi dei batteri. Halicin (riga superiore) ha impedito lo sviluppo di resistenza a antibiotici in Escherichia coli, mentre la ciprofloxacina (riga inferiore) non ha fatto. Immagine: cortesia del laboratorio di Collins al MIT
I ricercatori del MIT hanno usato un algoritmo di apprendimento automatico per identificare una droga chiamata halicin che uccide molti sforzi dei batteri. Halicin (riga superiore) ha impedito lo sviluppo di resistenza a antibiotici in Escherichia coli, mentre la ciprofloxacina (riga inferiore) non ha fatto. Immagine: cortesia del laboratorio di Collins al MIT

Che cosa è lo studio circa?

La resistenza antimicrobica è una minaccia che afferra il mondo con tantissimi sforzi dei batteri che sviluppano la resistenza contro gli antibiotici corrente usati, rendenti le infezioni semplici pericolose. La ricerca è stata sopra di sviluppare i nuovi composti antibiotici per uccidere questi sforzi resistenti dei batteri.

I ricercatori del MIT hanno creato un programma informatico che potrebbe schermare con cento milione prodotti chimici potenziali che potrebbero essere antibiotici e scelgono la molecola appropriata. Questa molecola avrebbe i beni necessari affinchè uccida i ceppi batterici. Il meccanismo da cui l'uccisione novella di queste molecole i batteri è interamente differente dagli antibiotici attualmente disponibili, rendente loro un'arma più sicura contro le infezioni, ha aggiunto i ricercatori.

Piombo il ricercatore James Collins, il professore di Termeer di assistenza tecnica medica e la scienza nell'istituto del MIT per assistenza tecnica medica e la scienza (IMES) ed il dipartimento di assistenza tecnica biologica, hanno detto, “abbiamo voluto sviluppare una piattaforma che avrebbe permesso che noi sfruttiamo la potenza di intelligenza artificiale introdurre una nuova età della scoperta della droga antibiotica. Il nostro approccio ha rivelato questa molecola stupefacente che è discutibilmente uno degli antibiotici più potenti che è stato scoperto.„

Il ricercatore sul gruppo, Regina Barzilay, il professore di elettronica di delta di ingegneria elettrica e dell'informatica nel laboratorio dell'informatica del MIT e di intelligenza artificiale (CSAIL), ha detto, “il modello di apprendimento automatico può esplorare, in silico, i grandi spazi chimici che possono essere proibitivamente costosi per gli approcci sperimentali tradizionali.„ Ciò ha significato che questo approccio potrebbe aiutare i ricercatori a schermare le molecole per il loro potenziale antibiotico senza sprecare le risorse sugli errori delle prove di laboratorio con le molecole che non possono lavorare. Questo studio è stato creato da Jonathan rifornisce, uno studente di postdottorato al MIT ed il vasto istituto del MIT e di Harvard.

Che cosa è stato fatto?

Per questo nuovo studio, il gruppo ha esaminato parecchie molecole possibili che l'algoritmo potrebbe schermare. Poi hanno azzerato dentro sulle molecole potenziali con i beni adatti facendo uso di AI. Il modello, hanno scritto, potrebbero essere usati per progettare ed imparare le strutture chimiche delle droghe per fare i nuovi antibiotici. Dopo l'individuazione della molecola probabile del candidato, il gruppo la ha provata nel laboratorio negli studi in vitro. Poi hanno ripiegato i loro risultati in mouse del laboratorio infettati con gli sforzi dei batteri. In entrambi gli esperimenti, la molecola del candidato ha mostrato il successo significativo.

Per il loro esperimento, il gruppo in primo luogo ha insegnato al programma informatico alle molecole possibili in grado di essere micidiale ad un ceppo batterico comune di Escherichia coli. Il programma scandito attraverso 2.500 molecole di cui intorno 1.700 molecole erano approvate dalla FDA e 800 erano prodotti naturalmente derivati. Una volta che preparato, il programma è stato usato per scandire attraverso 6.000 composti in una libreria creata dal hub di Repurposing della droga del vasto istituto.

Da questi 6.000 composti, il programma informatico ha trovato una molecola che ha avuta una struttura chimica unica ma potrebbe essere letale ai ceppi batterici. Il gruppo dei ricercatori ha chiamato la molecola “halicin.„ Halicin è stato nominato dopo il sistema di AI a partire “da 2001: Un'odissea dello spazio„. Questa molecola è stata studiata prima come di droga per il trattamento del diabete.

Il puntello originale del HAL 9000 dall
Il puntello originale del HAL 9000 dall'adattamento di Stanley Kubrick di 2001 un'odissea dello spazio. È su visualizzazione con altri pezzi al museo di progettazione in Kensington. Credito di immagine: Hethers/Shutterstock

Halicin è risultato efficace nell'uccisione laboratorio-crescente e paziente-ha derivato le colonie dei batteri quale il clostridio difficile, baumannii dell'acinetobatterio e mycobacterium tuberculosis che erano difficili da trattare facendo uso degli antibiotici convenzionali. Hanno notato che Pseudomonas aeruginosa dei batteri non era rispondente al halicin.

Dopo, il gruppo ha infettato i mouse del laboratorio con il baumannii dell'acinetobatterio che era solitamente resistente a tutti gli antibiotici conosciuti. Hanno usato l'unguento di halicin sui mouse ed hanno trovato l'infezione da annullare in 24 ore. Hanno esplorato il meccanismo dell'atto della droga ed hanno notato che potrebbe agire via l'alterazione dei gradienti elettrochimici attraverso le membrane cellulari dei batteri. Questo meccanismo non è stato studiato prima che e non ha potuto impedire così i batteri la resistenza di sviluppo, spiegata i ricercatori.

Modo in avanti

Collins ha spiegato che c'è un bisogno crescente di nuove molecole antibiotiche che funzionano diversamente per combattere la resistenza a antibiotici. Ha detto, “stiamo affrontando una crisi crescente intorno alla resistenza a antibiotici e questa situazione sta generanda da entrambi un numero aumentante di agenti patogeni che diventano resistenti agli antibiotici attuali e da una conduttura anemica nella Biotech e dalle industrie farmaceutiche per i nuovi antibiotici.„ Ha spiegato che questo approccio era stato provato prima ma senza successo. Ciò era la prima volta che una droga reale potrebbe essere messa a punto e sperimentata nei laboratori con successo ragionevole.

Stokes ha aggiunto, “quando state occupando di una molecola che i soci probabili con le componenti della membrana, una cella non possono necessariamente acquistare una singola mutazione o una coppia di mutazioni per cambiare la chimica della membrana esterna. Le mutazioni gradiscono che tendono ad essere molto più complesse acquistare evolutionarily.„

Le pianificazioni del gruppo sul lavorare a Halicin ed altre molecole del candidato con una ditta farmaceutica o un'organizzazione no-profit, per cominciare i test clinici ed utilizzarli sicuro e efficacemente in esseri umani nell'immediato futuro.

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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