Forscher am MIT haben verwendet künstliche Intelligenz ein neues Antibiotikum zu entwickeln, das sogar einige antibiotikaresistente Bakterienstämme abtöten kann. Sie erstellten ein Computermodell von Millionen chemischer Verbindungen und verwendeten einen maschinellen Lernalgorithmus, um diese auszuwählen die wirksame Antibiotika sein könnten, wählten dann eine bestimmte Verbindung zum Testen aus und stellten fest, dass sie wirksam ist gegen E. coli und andere Bakterien in Mausmodellen.
Die meisten neuen Antibiotika, die heute entwickelt werden, sind Variationen bestehender Medikamente und nutzen die gleichen Mechanismen. Das neue Antibiotikum nutzt einen anderen Mechanismus als diese bestehenden Medikamente, was bedeutet, dass es Infektionen behandeln kann, die mit aktuellen Medikamenten nicht möglich sind.
„Wir wollten eine Plattform entwickeln, die es uns ermöglicht, die Kraft der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um ein neues Zeitalter der Antibiotika einzuleiten Medikamentenentwicklung“, sagte James Collins, Professor für Medizintechnik und Wissenschaft am Institute for Medical Engineering and Science des MIT A Stellungnahme. „Unser Ansatz enthüllte dieses erstaunliche Molekül, das wohl eines der wirksamsten Antibiotika ist, die jemals entdeckt wurden.“
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Dieser neue Ansatz zur Arzneimittelentwicklung kann die Identifizierung verschiedener Verbindungen, gegen die Bakterien resistent sind, schneller und zu erheblich geringeren Kosten als mit anderen Ansätzen ermöglichen. Die Forscher trainierten ihr Computermodell an 2.500 vorhandenen Molekülen und testeten es dann an einer Bibliothek von 6.000 Verbindungen, um Moleküle zu identifizieren, die töten könnten E. coli Bakterien. Das Modell identifizierte ein bestimmtes Molekül als potenzielles Ziel, und als die Forscher es im Labor testeten, stellten sie fest, dass es auch andere behandlungsresistente Bakterien abtöten kann Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii, Und Mycobacterium tuberculosis.
Es gibt auch ein wachsendes Problem antibiotikaresistenter Bakterien, die beispielsweise durch die übermäßige Verschreibung von Antibiotika und den übermäßigen Einsatz der Medikamente in der Landwirtschaft entstanden sind. Neue Ansätze in der Arzneimittelentwicklung können helfen, dieses Problem anzugehen. „Wir stehen vor einer wachsenden Krise im Zusammenhang mit Antibiotikaresistenzen, und diese Situation wird durch eine zunehmende Anzahl von Krankheitserregern verursacht „Wir entwickeln Resistenzen gegen bestehende Antibiotika und eine anämische Pipeline in der Biotech- und Pharmaindustrie für neue Antibiotika“, sagt Collins sagte.
Mit ihrem Modell wollen die Forscher sowohl bestehende Medikamente optimieren als auch neue entwickeln. „Diese bahnbrechende Arbeit bedeutet einen Paradigmenwechsel in der Antibiotikaforschung und in der Arzneimittelforschung im Allgemeinen.“ Roy Kishony, ein Professor für Biologie und Informatik am Technion, der nicht an der Studie beteiligt war, sagte in der Stellungnahme. „Über Silica-Screenings hinaus ermöglicht dieser Ansatz den Einsatz von Deep Learning in allen Phasen der Antibiotikatherapie Entwicklung, von der Entdeckung bis zur verbesserten Wirksamkeit und Toxizität durch Arzneimittelmodifikationen und Arzneimittel Chemie."
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