人工智能可以识别出下一个超级抗菌药物

摘要:为了开发新的抗生素,研究人员通常会确定使细菌具有耐药性的基因。通过实验室实验,他们观察细菌对不同抗生素的反应,并寻找耐药菌株基因组成中的突变,使它们能够生存。

通过分析大肠杆菌的耐药基因和蛋白质,研究人员可以优化治疗方法,以解决当前和未来的抗菌素耐药性问题。

抗生素耐药性是全球日益严重的公共卫生问题。当像大肠杆菌这样的细菌对抗生素不再有反应时,感染就更难治疗了。

为了开发新的抗生素,研究人员通常会确定使细菌具有耐药性的基因。通过实验室实验,他们观察细菌对不同抗生素的反应,并寻找耐药菌株基因组成中的突变,使它们能够生存。

这种方法虽然有效,但可能很耗时,而且不一定能全面了解细菌是如何产生耐药性的。例如,不涉及突变的基因工作方式的变化仍然可以影响耐药性。细菌也可以在彼此之间交换抗性基因,如果只关注单一菌株的突变,可能无法检测到这一点。

现在,科学家们开发了一种新的方法,通过计算机建模来识别大肠杆菌耐药基因,使我们能够设计出新的化合物,可以阻断这些基因,使现有的治疗更有效。

识别阻力

为了预测哪些基因有助于耐药,科学家分析了各种大肠杆菌菌株的基因组,以确定与耐药相关的遗传模式和标记。然后,他们使用经过现有数据训练的机器学习算法,来突出可能导致耐药性的耐药菌株共享的新基因或突变。

在确定抗性基因后,研究人员设计了特异性靶向并阻断这些基因产生的蛋白质的抑制剂。通过分析这些基因编码的蛋白质的结构,他们能够优化我们的抑制剂,使其与这些特定的蛋白质紧密结合。

为了降低细菌进化出对这些抑制剂产生耐药性的可能性,研究人员瞄准了细菌基因组中编码对其生存至关重要的蛋白质的区域。通过干扰细菌执行重要功能的方式,使它们更难以发展出补偿机制。研究人员还优先考虑与现有抗生素不同的化合物,以最大限度地减少交叉耐药性。

最后,研究人员测试了我们的抑制剂如何有效地克服大肠杆菌的抗生素耐药性。他们使用计算机模拟来评估随着时间的推移,一些抑制剂与靶蛋白结合的强度。一种名为橙皮苷的抑制剂能够与我们鉴定出的大肠杆菌中涉及耐药性的三个基因强烈结合,这表明它可能有助于对抗抗生素耐药菌株。

全球威胁

世界卫生组织将抗菌素耐药性列为全球健康的十大威胁之一。2019年,全球约有495万人死于细菌抗生素耐药性。

通过靶向对现有药物产生耐药性的特定基因,科学家们的方法可能会导致治疗具有挑战性的细菌感染,不仅更有效,而且不太可能导致进一步的耐药性。它还可以帮助研究人员跟上细菌威胁的发展。

研究人员的预测方法可以适用于其他细菌菌株,允许更个性化的治疗策略。在未来,医生可能会根据引起感染的细菌的特定基因组成来定制抗生素治疗,这可能会带来更好的结果。

随着抗生素耐药性在全球范围内持续上升,研究人员的研究结果可能为抗击这一威胁提供重要工具。在他们的方法用于临床之前,还需要进一步的发展。但是,通过领先于细菌进化,靶向抑制剂可以帮助保持现有抗生素的功效,并减少耐药菌株的传播。

来源:知新了了一点号

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