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La plate-forme d'AI peut recenser les protéines spécifiques qui permettent à des bactéries d'infecter les intestins

Les chercheurs de l'université de Tel Aviv ont produit une plate-forme d'artificial intelligence qui peut recenser les protéines spécifiques qui permettent à des bactéries d'infecter les intestins - une méthode qui prépare le terrain pour la création des médicaments secs qui neutraliseront les protéines et éviteront la maladie, sans utilisation des antibiotiques. Participaient à l'étude, qui était publiée en la Science prestigieuse de tourillon, le stagiaire Naama Wagner et prof. Tal Pupko de Ph.D., le chef de l'école de Shmunis de la biomédecine et de la cancérologie à la faculté des sciences de la vie et le centre neuf pour la Science d'artificial intelligence et de caractéristiques à l'université de Tel Aviv. Les partenaires internationaux dans l'étude ont inclus des chercheurs de l'université impériale (aboutie par prof. Gad Frankel) et de l'institut pour la cancérologie à Londres, ainsi que de l'université technique et du centre national pour la biotechnologie à Madrid.

Les maladies intestinales sont provoquées par les bactéries pathogènes qui fixent à nos cellules intestinales. Une fois que fixées, les bactéries emploient un genre de seringue moléculaire pour injecter les cellules intestinales avec effecteurs appelés de protéines les « . » Ces effecteurs fonctionnent ensemble pour assurer des cellules saines, comme les pirates informatiques qui succèdent des ordinateurs hôte utilisant une combinaison des lignes de l'indicatif. Cependant, jusqu'ici les scientifiques n'ont pas su quelle combinaison de protéine c'est que des fissures les mécanismes de défense des cellules. Maintenant, la plate-forme de l'artificial intelligence des chercheurs d'université de Tel Aviv a recensé les effecteurs nouveaux dans les bactéries, qui ont été expérimental examinées et validées. Par la suite, les expériences de laboratoire entreprises à Londres ont avec succès prévu les combinaisons de protéine qui mènent aux bactéries pathogènes succédant les intestins.

Dans cette étude, nous nous sommes concentrés sur une bactérie qui entraîne la maladie intestinale dans les souris, un parent des bactéries d'Escherichia coli qui entraînent la maladie intestinale chez l'homme, pour pour ne pas fonctionner directement avec le virus humain. L'artificial intelligence que nous avons produit sait prévoir des effecteurs dans un grand choix de bactéries pathogènes, y compris les bactéries qui attaquent des centrales d'importance économique. Nos calculs ont été effectués possibles par les outils avancés d'apprentissage automatique qui emploient l'information génomique d'un grand nombre de bactéries. Nos associés en Angleterre prouvée expérimental qui apprendre était extrêmement précis et que les effecteurs nous ont recensée sont en effet les armes employées par les bactéries. »

Naama Wagner, Ph.D. Student

« Des bactéries pathogènes sont traitées avec des antibiotiques, » dit prof. Tal Pupko. « Mais les antibiotiques détruisent un grand nombre de substances des bactéries, dans l'espoir que les bactéries pathogènes seront également détruites. Ainsi les antibiotiques ne sont pas un fusil mais un canon. D'ailleurs, l'abus des antibiotiques mène au développement des bactéries résistant aux antibiotiques, un problème mondial qui devient plus mauvais. La compréhension de la base moléculaire de la maladie est une opération nécessaire dans le développement des médicaments qui sont plus secs que les antibiotiques, qui ne nuiront pas à la population bactérienne dans les intestins du tout. Cette fois nous avons découvert les effecteurs des bactéries d'intestin qui attaquent des rongeurs, mais c'est juste le début. Nous travaillons déjà à trouver des effecteurs dans d'autres bactéries afin d'essayer de comprendre mieux comment elles mènent à bien leur mission dans les cellules cibles qu'elles attaquent. »

Source:
Journal reference:

Ruano-Gallego, D., et al. (2021) Type III secretion system effectors form robust and flexible intracellular virulence networks. Science. doi.org/10.1126/science.abc9531.