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A inteligência artificial traz um composto antibiótico novo

Os pesquisadores de Massachusetts Institute of Technology (MIT) fizeram uma descoberta científica onde seu algoritmo deaprendizagem ou programa da inteligência (AI) artificial criassem com sucesso um composto antibiótico novo. A droga tem sido testada desde então nas bactérias mortais no laboratório, e em ratos do laboratório com uma quantidade considerável de sucesso, explica os pesquisadores. Os resultados do estudo aparecem na introdução a mais atrasada da pilha do jornal.

Os pesquisadores do MIT usaram um algoritmo deaprendizagem para identificar uma droga chamada o halicin que mata muitas tensões das bactérias. Halicin (fileira superior) impediu a revelação da resistência antibiótica em Escherichia Coli, quando o ciprofloxacin (fileira inferior) não fez. Imagem: cortesia do laboratório de Collins no MIT
Os pesquisadores do MIT usaram um algoritmo deaprendizagem para identificar uma droga chamada o halicin que mata muitas tensões das bactérias. Halicin (fileira superior) impediu a revelação da resistência antibiótica em Escherichia Coli, quando o ciprofloxacin (fileira inferior) não fez. Imagem: cortesia do laboratório de Collins no MIT

Que é o estudo aproximadamente?

A resistência antimicrobial é uma ameaça que prende o mundo com um grande número tensões das bactérias que desenvolvem a resistência contra os antibióticos actualmente usados, fazendo infecções simples risco de vida. A busca estêve ligada desenvolver compostos antibióticos novos para matar estas tensões resistentes das bactérias.

Os pesquisadores do MIT criaram um programa informático que poderia seleccionar com cem milhão produtos químicos potenciais que poderiam ser antibióticos e escolhem a molécula apropriada. Esta molécula teria as propriedades necessárias para que mate as tensões bacterianas. O mecanismo por que a matança nova destas moléculas as bactérias é totalmente diferente dos antibióticos actualmente disponíveis, fazendo lhes uma arma mais certo contra as infecções, adicionou os pesquisadores.

Conduza o pesquisador James Collins, professor de Termeer da engenharia médica e a ciência no instituto do MIT para a engenharia médica e a ciência (IMES) e o departamento da engenharia biológica, disseram, “nós quisemos desenvolver uma plataforma que permitisse que nós aproveitassem a potência da inteligência artificial ao arrumador em uma idade nova da descoberta da droga antibiótica. Nossa aproximação revelou esta molécula surpreendente que é discutìvel um dos antibióticos mais poderosos que foi descoberto.”

O pesquisador na equipe, Regina Barzilay, professor da eletrônica do delta da engenharia elétrica e da informática no laboratório da informática do MIT e da inteligência artificial (CSAIL), disse, “a aprendizagem de máquina que o modelo pode explorar, in silico, os grandes espaços químicos que podem ser proibitivamente caros para aproximações experimentais tradicionais.” Isto significou que esta aproximação poderia ajudar pesquisadores a seleccionar moléculas para seu potencial antibiótico sem desperdiçar recursos em falhas de testes de laboratório com moléculas que não podem trabalhar. Este estudo foi sido o autor por Jonathan aviva, um estudante da pós-graduação no MIT e o instituto largo do MIT e do Harvard.

Que foi feito?

Para este estudo novo, a equipe olhou diversas moléculas possíveis que o algoritmo poderia seleccionar. Zeraram então dentro nas moléculas potenciais com propriedades apropriadas usando o AI. O modelo, escreveram, puderam ser usados para projectar e aprender as estruturas químicas das drogas fazer antibióticos novos. Após ter encontrado a molécula provável do candidato, a equipe testou-a no laboratório in vitro nos estudos. Replicated então seus resultados nos ratos do laboratório contaminados com tensões das bactérias. Em ambas as experiências, a molécula do candidato mostrou o sucesso significativo.

Para sua experiência, a equipe ensinou primeiramente ao programa informático as moléculas possíveis qual poderia ser mortal a uma tensão bacteriana comum de Escherichia Coli. O programa feito a varredura através de 2.500 moléculas de que ao redor 1.700 moléculas eram FDA aprovado, e 800 eram produtos naturalmente derivados. Uma vez que treinado, o programa foi usado para fazer a varredura através de 6.000 compostos em uma biblioteca criada pelo cubo de Repurposing da droga do instituto largo.

Destes 6.000 compostos, o programa informático encontrou uma molécula que teve uma estrutura química original mas pôde ser letal às tensões bacterianas. A equipe dos pesquisadores chamou a molécula “halicin.” Halicin foi nomeado após o sistema do AI de “2001: Uma odisseia do espaço”. Esta molécula foi investigada antes como de uma droga para o tratamento do diabetes.

O suporte original do HAL 9000 da adaptação de Stanley Kubrick de 2001 uma odisseia do espaço. Está no indicador junto com outras partes no museu do projecto em Kensington. Crédito de imagem: Hethers/Shutterstock
O suporte original do HAL 9000 da adaptação de Stanley Kubrick de 2001 uma odisseia do espaço. Está no indicador junto com outras partes no museu do projecto em Kensington. Crédito de imagem: Hethers/Shutterstock

Halicin foi encontrado para ser eficaz na matança laboratório-crescida, e paciente-derivou colônias das bactérias tais como o clostridium difficile, baumannii da ácinobactéria, e tuberculose de Mycobacterium que eram difíceis de tratar usando antibióticos convencionais. Notaram que pseudomonas das bactérias - o aeruginosa não era responsivo ao halicin.

Em seguida, a equipe contaminou ratos do laboratório com baumannii da ácinobactéria que era geralmente resistente a todos os antibióticos conhecidos. Usaram a pomada do halicin nos ratos e encontraram a infecção a ser cancelada dentro de 24 horas. Exploraram o mecanismo da acção da droga e notaram que poderia actuar através de alterar os inclinações eletroquímicos através das membranas de pilha das bactérias. Este mecanismo não estêve estudado antes que e assim não podia impedir as bactérias da resistência tornando-se, explicada os pesquisadores.

Maneira para a frente

Collins explicou que há uma necessidade de crescimento para as moléculas antibióticas novas que trabalham diferentemente a fim lutar a resistência antibiótica. Disse, “nós estamos enfrentando uma crise crescente em torno da resistência antibiótica, e esta situação está sendo gerada por um número crescente de micróbios patogénicos que tornam-se resistente aos antibióticos existentes, e por um encanamento anémico na Biotech e nas indústrias farmacêuticas para antibióticos novos.” Explicou que esta aproximação tinha sido tentada antes mas sem do sucesso. Isto era a primeira vez que uma droga real poderia ser desenvolvida e testado nos laboratórios com sucesso razoável.

Stokes adicionou, “quando você está tratando uma molécula que os associados prováveis com componentes da membrana, uma pilha não possam necessariamente adquirir uma única mutação ou um par mutações para mudar a química da membrana exterior. As mutações gostam que tendem a ser distante mais complexas adquirir evolutionarily.”

Os planos da equipe no trabalho em Halicin e outras moléculas do candidato com uma companhia farmacéutica ou uma organização sem fins lucrativos, a fim começar ensaios clínicos e usá-los com segurança e eficazmente nos seres humanos em um futuro próximo.

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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