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La plataforma del AI puede determinar las proteínas específicas que permiten que las bacterias infecten los intestinos

Los investigadores de la universidad de Tel Aviv han creado una plataforma de la inteligencia artificial que puede determinar las proteínas específicas que permiten que las bacterias infecten los intestinos - un método que pavimente la manera para la creación de las drogas elegantes que neutralizarán las proteínas y prevendrán enfermedad, sin el uso de antibióticos. Participaban en el estudio, que fue publicado en la ciencia prestigiosa del gorrón, el estudiante Naama Wagner y profesor Tal Pupko del Ph.D., el jefe de la escuela de Shmunis de la biomedecina y de la investigación de cáncer en la facultad de ciencias de la vida y el nuevo centro para la ciencia de la inteligencia artificial y de los datos en la universidad de Tel Aviv. Los socios internacionales en el estudio incluyeron a investigadores de la universidad imperial (llevada por profesor Gad Frankel) y del instituto para la investigación de cáncer en Londres, así como de la universidad técnica y del centro nacional para la biotecnología en Madrid.

Las enfermedades intestinales son causadas por las bacterias patógenas que sujetan a nuestras células intestinales. Una vez que están sujetadas, las bacterias utilizan una clase de jeringa molecular para inyectar las células intestinales con las proteínas llamadas los “determinantes.” Estos determinantes trabajan juntos para asumir el control las células sanas, como los piratas informáticos que asumen el control los servidores de la computador usando una combinación de líneas de la clave. Sin embargo, hasta ahora los científicos no han sabido qué combinación de la proteína es que las hendiduras los mecanismos de la defensa de la célula. Ahora, la plataforma de la inteligencia artificial de Tel Aviv de los investigadores de la universidad ha determinado determinantes nuevos en las bacterias, que se han probado y se han validado experimental. Posteriormente, los experimentos del laboratorio conducto en Londres predijeron con éxito las combinaciones de la proteína que llevan a las bacterias patógenas que asumen el control los intestinos.

En este estudio, nos centramos en una bacteria que causa enfermedad intestinal en ratones, pariente de las bacterias de Escherichia Coli que causan enfermedad intestinal en seres humanos, para no trabajar directamente con el patógeno humano. La inteligencia artificial que creamos sabe predecir determinantes en una variedad de bacterias patógenas, incluyendo las bacterias que atacan las instalaciones de la importancia económica. Nuestros cálculos fueron hechos posibles por las herramientas de máquina-aprendizaje avanzadas que utilizan la información genomic de un gran número de bacterias. Nuestros socios en Inglaterra probaron experimental que el aprendizaje era extremadamente exacto y que los determinantes que determinamos están de hecho las armas usadas por las bacterias.”

Naama Wagner, Ph.D. Student

Las “bacterias patógenas se tratan con los antibióticos,” dice a profesor Tal Pupko. “Solamente los antibióticos matan a un gran número de especies de bacterias, con la esperanza de que las bacterias patógenas también sean destruidas. Los antibióticos son tan un no fusil sino un cañón. Por otra parte, el abuso de antibióticos lleva al revelado de bacterias resistentes a los antibióticos, un problema mundial que esté consiguiendo peor. La comprensión del asiento molecular de la enfermedad es un paso necesario en el revelado de las drogas que son más elegantes que los antibióticos, que no dañarán la población bacteriana en los intestinos en absoluto. Esta vez descubrimos los determinantes de las bacterias de la tripa que atacan roedores, pero éste es apenas el principio. Estamos trabajando ya en descubrir determinantes en otras bacterias en un intento por entender mejor cómo realizan su misión en las células de objetivo que están atacando.”

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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.