기계 학습 알고리즘은 많은 병원 환경에 숨어 있는 박테리아인 Acinetobacter baumannii를 죽이는 화합물을 식별했습니다. -- 사이언스데일 리

인공 지능 알고리즘을 사용하여 MIT와 McMaster University의 연구원들은 많은 약물 내성 감염을 일으키는 박테리아 유형을 죽일 수 있는 새로운 항생제를 확인했습니다.

환자에게 사용하기 위해 개발되면 약물이 퇴치에 도움이 될 수 있습니다. 아시네토박터 바우마니, 병원에서 흔히 발견되는 박테리아 종으로 폐렴, 수막염 및 기타 심각한 감염을 유발할 수 있습니다. 이 미생물은 또한 이라크와 아프가니스탄에서 부상당한 군인의 감염을 일으키는 주요 원인이기도 합니다.

“아시네토박터 병원 문 손잡이와 장비에서 장기간 생존할 수 있으며 환경에서 항생제 내성 유전자를 흡수할 수 있습니다. 이제는 정말 흔히 볼 수 있는 A. 바우마니 거의 모든 항생제에 내성이 있는 분리주”라고 전 MIT 박사후 연구원이자 현재 McMaster 대학의 생화학 및 생의학 조교수인 Jonathan Stokes는 말합니다.

연구원들은 화학 화합물이 성장을 억제하는지 여부를 평가하기 위해 훈련한 기계 학습 모델을 사용하여 약 7,000개의 잠재적 약물 화합물 라이브러리에서 신약을 식별했습니다. A. 바우마니.

“이 발견은 AI가 새로운 항생제에 대한 검색을 크게 가속화하고 확장할 수 있다는 전제를 더욱 뒷받침합니다. “이 작업이 우리가 AI를 사용하여 A. 바우마니.”

Collins와 Stokes는 오늘 발표된 새로운 연구의 수석 저자입니다. 자연화학생물학. 이 논문의 주 저자는 McMaster University 대학원생인 Gary Liu와 Denise Catacutan 그리고 최근 McMaster 졸업생인 Khushi Rathod입니다.

약물 발견

지난 수십 년 동안 많은 병원성 박테리아가 기존 항생제에 대한 내성이 증가한 반면 새로운 항생제는 거의 개발되지 않았습니다.

몇 년 전 Collins, Stokes 및 MIT 교수인 Regina Barzilay(이 새로운 연구의 저자이기도 함)는 기계 학습을 사용하여 이 증가하는 문제를 해결하기 시작했습니다. 데이터의 양. MIT의 Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health의 공동 책임자인 Collins와 Barzilay는 이 접근법이 기존 약물과 화학 구조가 다른 새로운 항생제를 식별하는 데 사용될 수 있기를 희망했습니다.

초기 시연에서 연구원들은 기계 학습 알고리즘을 훈련하여 성장을 억제할 수 있는 화학 구조를 식별했습니다. 대장균. 1억 개 이상의 화합물 화면에서 이 알고리즘은 연구원들이 “2001: A Space Odyssey”의 가상 인공 지능 시스템을 따라 할리신(halicin)이라고 부르는 분자를 산출했습니다. 그들은 이 분자가 죽일 뿐만 아니라 대장균 그러나 치료에 내성이 있는 몇 가지 다른 박테리아 종.

“그 논문 이후, 우리는 이러한 기계 학습 접근 방식이 복잡한 항생제 발견 작업에 잘 작동할 수 있음을 보여주었을 때 다제내성 박테리아 감염에 대한 공공의 적 1호로 인식되는 것에 관심을 돌렸습니다. 아시네토박터“라고 스톡스는 말합니다.

계산 모델에 대한 훈련 데이터를 얻기 위해 연구자들은 먼저 노출 A. 바우마니 미생물의 성장을 억제할 수 있는 약 7,500가지 화합물을 실험실 접시에서 배양했습니다. 그런 다음 각 분자의 구조를 모델에 입력했습니다. 그들은 또한 각 구조가 박테리아 성장을 억제할 수 있는지 여부를 모델에 알렸습니다. 이를 통해 알고리즘은 성장 억제와 관련된 화학적 특징을 학습할 수 있었습니다.

일단 모델이 훈련되면 연구자들은 그것을 사용하여 이전에 본 적이 없는 6,680개의 화합물 세트를 분석했는데, 이는 Broad Institute의 Drug Repurposing Hub에서 나왔습니다. 2시간도 채 걸리지 않은 이 분석은 수백 개의 최고 조회수를 산출했습니다. 이 중 연구진은 240개를 선택해 실험실에서 실험적으로 테스트했는데, 기존 항생제와 구조가 다른 화합물이나 트레이닝 데이터의 분자에 초점을 맞췄다.

그 검사는 매우 강력한 것을 포함하여 9개의 항생제를 산출했습니다. 원래 잠재적인 당뇨병 치료제로 연구되었던 이 화합물은 사망에 매우 효과적인 것으로 밝혀졌습니다. A. 바우마니 그러나 다음을 포함한 다른 종의 박테리아에는 영향을 미치지 않았습니다. 녹농균, 황색포도상구균카바페넴 내성 장내세균과.

이 “좁은 스펙트럼” 살상 능력은 박테리아가 약물에 대한 내성을 빠르게 퍼뜨릴 위험을 최소화하기 때문에 항생제에 바람직한 특징입니다. 또 다른 이점은 약물이 인간의 장에 사는 유익한 박테리아를 살릴 수 있고 다음과 같은 기회 감염을 억제하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. 클로스트리디움 디피실.

“항생제는 종종 전신적으로 투여되어야 하며, 당신이 하고 싶은 마지막 일은 심각한 세균불균형을 유발하고 이미 아픈 환자들을 2차 감염에 노출시키는 것입니다.”라고 Stokes는 말합니다.

새로운 메커니즘

쥐를 대상으로 한 연구에서 연구원들은 아바우신이라는 이름의 약물이 다음으로 인한 상처 감염을 치료할 수 있음을 보여주었습니다. A. 바우마니. 그들은 또한 실험실 테스트에서 다양한 약물 내성에 효과가 있음을 보여주었습니다. A. 바우마니 인간 환자로부터 분리된 균주.

추가 실험에서 이 약물은 세포가 세포 내부에서 세포 외피로 단백질을 운반하는 데 사용하는 지단백질 트래피킹(lipoprotein trafficking)으로 알려진 과정을 방해함으로써 세포를 죽인다는 사실이 밝혀졌습니다. 구체적으로, 이 약물은 이 과정에 관여하는 단백질인 LolE를 억제하는 것으로 보입니다.

모든 그람 음성 박테리아는 이 효소를 발현하므로 연구자들은 아바우신이 매우 선택적이라는 사실에 놀랐습니다. A. 바우마니. 그들은 방법에 약간의 차이가 있다고 가정합니다. A. 바우마니 이 작업을 수행하면 약물의 선택성을 설명할 수 있습니다.

“아직 실험 데이터 획득을 확정하지 않았지만 A. 바우마니 다른 그람 음성 종과는 조금 다르게 지단백질 밀매를 합니다. 우리는 이것이 좁은 범위의 활동을 하는 이유라고 믿습니다.”라고 Stokes는 말합니다.

Stokes의 연구실은 현재 McMaster의 다른 연구원들과 함께 화합물의 의학적 특성을 최적화하기 위해 노력하고 있으며, 궁극적으로 환자에게 사용할 수 있도록 개발하고 있습니다.

연구원들은 또한 모델링 접근법을 사용하여 다음을 포함하여 다른 유형의 약물 내성 감염에 대한 잠재적 항생제를 식별할 계획입니다 황색포도상구균 그리고 녹농균.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230525141523.htm