Vědci z Massachusettského technologického institutu (MIT) objevili novou řadu antibiotik účinných proti bakterii Staphylococcus aureus (MRSA), která je rezistentní vůči methicilinu. K objevu prvních nových antibiotik po více než šedesáti letech významně přispěla technologie umělé inteligence. Podrobnosti přináší zpravodajský server Euronews.
Objev nové sloučeniny, která dokáže zničit bakterii odolnou vůči lékům, jež každoročně zabíjí na celém světě desetitisíce lidí, by se mohl stát zlomovým bodem v boji proti rezistenci vůči antibiotikům. „Hlavním poznatkem bylo, že jsme mohli sledovat, co se modely naučily, aby dokázaly předpovědět, že určité molekuly budou dobrými antibiotiky,“ uvedl v prohlášení profesor lékařského inženýrství a vědy James Collins.
Hluboké učení hledalo antibiotika
Hlavní roli hrála schopnost hlubokého učení poskytovat užitečné a podrobné informace o mechanizmech, jakými určité molekuly působí jako antibiotika. To znamená, že modely AI nejen předpovídaly, které sloučeniny by mohly být účinnými antibiotiky, ale také nabízely vhled do toho, proč a jak tyto sloučeniny fungují na molekulární úrovni. Tento přístup je časově a zdrojově efektivní a přináší nový pohled na chemickou strukturu potenciálních léčiv.
Tým, který stál u zrodu projektu, použil k předpovědi aktivity a toxicity nové sloučeniny modely hlubokého učení. To zahrnuje použití umělých neuronových sítí k automatickému učení a reprezentaci vlastností z různých dat. Tyto technologie se stále častěji se uplatňují při objevování nových léčiv, kde urychlují identifikaci potenciálních kandidátů na léčiva, předpovídají jejich vlastnosti a optimalizují proces vývoje.
V tomto případě se vědci zaměřili na bakterii Staphylococcus aureus (MRSA), která je rezistentní vůči antibiotikům. Infekce vyvolané MRSA mohou mít různé formy, od mírných kožních infekcí až po závažnější a potenciálně život ohrožující stavy, jako je zápal plic a infekce krevního řečiště.
Podle Evropského centra pro prevenci a kontrolu nemocí (ECDC) se v Evropské unii každoročně objeví téměř 150 000 infekcí MRSA a téměř 35 000 lidí ročně na tuto infekci zemře. Ve Spojených státech způsobuje bakterie Staphylococcus aureus každoročně více než 10 000 úmrtí.
Otevření černé skříňky
Vědecký tým z Massachusettského technologického institutu trénoval rozšířený model hlubokého učení pomocí souborů dat. K vytvoření trénovacích dat bylo vyhodnoceno přibližně 39 000 sloučenin z hlediska jejich antibiotické aktivity proti MRSA. Následně byla do modelu vložena jak výsledná data, tak podrobnosti týkající se chemické struktury sloučenin.
„V této studii jsme si dali za cíl otevřít černou skříňku. Tyto modely se skládají z velmi vysokého počtu výpočtů, které připomínají nervová spojení, a nikdo pořádně neví, co se děje pod pokličkou,“ vysvětlil docent na MIT a Harvardu a jeden z hlavních autorů studie Felix Wong.
Pro zpřesnění výběru potenciálních léků použili vědci tři další modely hlubokého učení. Ty byly vyškoleny k hodnocení toxicity sloučenin na třech různých typech lidských buněk. Po spojení předpovědí toxicity s dříve určenou antimikrobiální aktivitou vědci vytipovali sloučeniny schopné účinně bojovat proti mikrobům s minimálním negativním vlivem na lidský organismus.
Hledání nejúčinnějších antibiotik
Pomocí této sady modelů bylo prověřeno přibližně 12 milionů komerčně dostupných sloučenin. Modely identifikovaly sloučeniny z pěti různých tříd, rozdělených do kategorií na základě specifických chemických struktur v molekulách, které vykazovaly předpokládanou aktivitu proti MRSA.
Následně vědci získali přibližně 280 sloučenin a v laboratorních podmínkách provedli testy účinnosti proti MRSA. Tím se povedlo identifikovat dva slibné kandidáty na antibiotika ze stejné třídy.
V pokusech na dvou modelech – jednom pro kožní infekci MRSA a druhém pro systémovou infekci MRSA – každá z těchto sloučenin snížila populaci bakterie Staphylococcus aureus na desetinu. Sloučeniny rovněž vykázaly velmi nízkou toxicitu vůči lidským buňkám, což z nich činí obzvláště vhodné kandidáty na léky.
Klíčovou novinkou této studie je skutečnost, že vědci byli schopni zjistit, jaké informace model hlubokého učení používá k předpovědím účinnosti antibiotik. Tato znalost jim může pomoci navrhovat další léky, které mohou fungovat ještě lépe než ty, které identifikoval model.
Co je Staphylococcus aureus (MRSA)?
Staphylococcus aureus (také zlatý stafylokok) je baktérie, která je běžně přítomná na kůži a v nosní dutině některých lidí. I když u zdravých jedinců většinou nezpůsobuje problémy, může vést k různým infekcím, pokud pronikne do těla. Tyto infekce mohou být mírné (např. kožní abscesy), nebo vážné (záněty kostí, infekce krevního řečiště nebo pneumonie).
MRSA (methicilin-rezistentní Staphylococcus aureus) je forma této bakterie, která je odolná vůči mnoha běžným antibiotikům. To ztěžuje léčbu infekcí způsobených MRSA a zvyšuje riziko komplikací, zejména v nemocničním prostředí, kde je MRSA častější.
Výzkumy zaměřené na boj proti MRSA jsou klíčové, protože vývoj nových antibiotik je nutný k překonání rostoucí rezistence na stávající antibiotika. Tento problém je celosvětově považován za významnou hrozbu pro veřejné zdraví.
Výsledky bádání byly publikovány 20. prosince 2023 v odborném časopise Nature ve článku Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning. Článek před publikací prošel hodnocením nezávislými odborníky v oboru, kteří hodnotili kvalitu, věrohodnost a významnost předkládané práce.