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La inteligencia artificial trae una composición antibiótico nueva

Los investigadores de Massachusetts Institute of Technology (MIT) han hecho una ruptura científica donde su algoritmo de máquina-aprendizaje o programa de la inteligencia (AI) artificial creó con éxito una composición antibiótico nueva. La droga se ha probado desde entonces en bacterias mortales en el laboratorio, y en ratones del laboratorio con una considerable cantidad de éxito, explica a los investigadores. Los resultados del estudio aparecen en la última aplicación la célula del gorrón.

Los investigadores del MIT utilizaron un algoritmo de máquina-aprendizaje para determinar una droga llamada el halicin que mata a muchas deformaciones de bacterias. Halicin (fila superior) previno el revelado de la resistencia antibiótico en Escherichia Coli, mientras que no lo hizo el ciprofloxacin (fila inferior). Imagen: cortesía del laboratorio de Collins en el MIT
Los investigadores del MIT utilizaron un algoritmo de máquina-aprendizaje para determinar una droga llamada el halicin que mata a muchas deformaciones de bacterias. Halicin (fila superior) previno el revelado de la resistencia antibiótico en Escherichia Coli, mientras que no lo hizo el ciprofloxacin (fila inferior). Imagen: cortesía del laboratorio de Collins en el MIT

¿Cuál es el estudio alrededor?

La resistencia antimicrobiana es una amenaza que aprieta el mundo con un gran número de deformaciones de las bacterias que desarrollan resistencia contra los antibióticos actualmente usados, haciendo infecciones simples peligrosas para la vida. La búsqueda ha estado prendido desarrollar nuevas composiciones antibióticos para matar a estas deformaciones resistentes de bacterias.

Los investigadores del MIT crearon un programa de computadora que podría revisar con cientos millones de substancias químicas potenciales que podrían ser antibióticos y eligen la molécula apropiada. Esta molécula tendría las propiedades necesarias para que mate a las deformaciones bacterianas. El mecanismo por el cual el avión derribado nuevo de estas moléculas las bacterias es totalmente diferente de los antibióticos actualmente disponibles, haciéndoles un arma más segura contra las infecciones, agregó a los investigadores.

Lleve al investigador James Collins, el profesor de Termeer de la ingeniería médica y la ciencia en el instituto del MIT para la ingeniería médica y la ciencia (IMES) y el departamento de la ingeniería biológica, dijeron, “quisimos desarrollar una plataforma que permitiría que aprovecháramos la potencia de la inteligencia artificial de llevar en una nueva edad del descubrimiento de la droga antibiótico. Nuestra aproximación reveló esta molécula asombrosa que es discutible uno de los antibióticos más potentes se ha descubierto que.”

El investigador en las personas, Regina Barzilay, el profesor de Delta Electronics de la ingeniería eléctrica y de informática en el laboratorio de la inteligencia de informática y artificial de los MIT (CSAIL), dijo, “el aprendizaje de máquina que el modelo puede explorar, in silico, los espacios químicos grandes que pueden ser prohibitivo costosos para las aproximaciones experimentales tradicionales.” Esto significó que esta aproximación podría ayudar a investigadores a revisar las moléculas para su potencial antibiótico sin perder recursos en fallas de los pruebas de laboratorio con las moléculas que pueden no trabajar. Este estudio fue sido autor por Jonatán alimenta, un estudiante del postdoctorado en el MIT y el instituto amplio del MIT y de Harvard.

¿Qué fue hecha?

Para este nuevo estudio, las personas observaban varias moléculas posibles que el algoritmo podría revisar. Entonces pusieron a cero hacia adentro en las moléculas potenciales con las propiedades convenientes usando el AI. El modelo, escribieron, podrían ser utilizados para diseñar y para aprender las estructuras químicas de las drogas para hacer los nuevos antibióticos. Después de encontrar la molécula probable del candidato, las personas la probaron en el laboratorio en los estudios ines vitro. Entonces replegaron sus conclusión en los ratones del laboratorio infectados con deformaciones de bacterias. En ambos experimentos, la molécula del candidato mostró éxito importante.

Para su experimento, las personas primero enseñaron el programa de computadora a las moléculas posibles cuáles podrían ser mortales a una deformación bacteriana común de Escherichia Coli. El programa explorado a través de 2.500 moléculas cuyo alrededor 1.700 moléculas eran aprobadas por la FDA, y 800 eran productos naturalmente derivados. Una vez que estuvo entrenado, el programa fue utilizado para explorar a través de 6.000 composiciones en una biblioteca creada por el cubo de Repurposing de la droga del instituto amplio.

De estas 6.000 composiciones, el programa de computadora encontró una molécula que tenía una estructura química única pero podría ser mortífero a las deformaciones bacterianas. Las personas de investigadores llamaron la molécula “halicin.” Halicin fue nombrado después del sistema del AI a partir de “2001: Una odisea del espacio”. Esta molécula se ha investigado antes como de droga para el tratamiento de la diabetes.

El apoyo original del HAL 9000 de la adaptación de Stanley Kubrick de 2001 una odisea del espacio. Está en despliegue junto con otros pedazos en el museo del diseño en Kensington. Haber de imagen: Hethers/Shutterstock
El apoyo original del HAL 9000 de la adaptación de Stanley Kubrick de 2001 una odisea del espacio. Está en despliegue junto con otros pedazos en el museo del diseño en Kensington. Haber de imagen: Hethers/Shutterstock

Halicin fue encontrado para ser efectivo en la matanza laboratorio-crecida, y paciente-derivó a colonias de bacterias tales como clostridium difficile, baumannii de la acinetobacteria, y tuberculosis de micobacteria que eran difíciles de tratar usando los antibióticos convencionales. Observaron que la Pseudomonas aeruginosa de las bacterias no era responsiva al halicin.

Después, las personas infectaron ratones del laboratorio con el baumannii de la acinetobacteria que era generalmente resistente a todos los antibióticos sabidos. Utilizaron el ungüento del halicin en los ratones y encontraron la infección que se autorizará en el plazo de 24 horas. Exploraron el mecanismo de la acción de la droga y observaron que podría actuar vía la alteración de los gradientes electroquímicos a través de las membranas celulares de las bacterias. Este mecanismo no se ha estudiado antes de que y no podía prevenir así las bacterias de la resistencia que se convertía, explicada los investigadores.

Manera adelante

Collins explicó que hay una necesidad creciente de las nuevas moléculas antibióticos que trabajan diferentemente para luchar resistencia antibiótico. Él dijo, “estamos haciendo frente a una crisis cada vez mayor alrededor de resistencia antibiótico, y esta situación está siendo generada por un número cada vez mayor de patógeno que se convierten resistente a los antibióticos existentes, y una tubería anémica en Biotech y las industrias farmacéuticas para los nuevos antibióticos.” Él explicó que esta aproximación había sido intentada antes pero sin de éxito. Éste era la primera vez que una droga real se podría desarrollar y probar en los laboratorios con éxito razonable.

Stokes agregó, “cuando usted está tratando de una molécula que los socios probables con los componentes de la membrana, una célula no puedan necesariamente detectar una única mutación o un par de mutaciones para cambiar la química de la membrana exterior. Las mutaciones tienen gusto que tienden a ser lejos más complejas detectar evolutionarily.”

Los planes de las personas en el trabajo en Halicin y otras moléculas del candidato con una compañía farmacéutica o una organización sin ánimo de lucro, para comenzar juicios clínicas y utilizarlas con seguridad y eficazmente en seres humanos en un 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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