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当抗生素失效时:麻省理工学院的科学家正在使用人工智能来瞄准“沉睡”细菌

Image of round black circular cells surrounded by glowing blue pellet-like cells that are multiplying.

自 1970 年代以来,现代抗生素的发现一直处于停滞状态。现在,世界卫生组织已宣布抗微生物药物耐药性危机为全球十大公共卫生威胁之一。

当感染被反复治疗时,临床医生有细菌对抗生素产生耐药性的风险。但是,为什么在适当的抗生素治疗后感染会复发呢?一个有据可查的可能性是,细菌正在变得代谢惰性,逃避了仅对代谢活动有反应的传统抗生素的检测。当危险过去时,细菌会恢复生机,感染会再次出现。

“随着时间的推移,耐药性正在发生,反复感染是由于这种休眠造成的,”前麻省理工学院武田研究员(以麻省理工学院安利捷健康机器学习诊所为中心)的Jackie Valeri说,她最近从柯林斯实验室获得了生物工程博士学位这展示了机器学习如何帮助筛选对休眠细菌致命的化合物。

对于科学界来说,细菌“沉睡”恢复力的故事并不是什么新闻——近年来,人们在太平洋海底发现了可追溯到1亿年前的古老细菌菌株,它们以节能状态活着。

麻省理工学院贾米尔诊所生命科学系主任 James J. Collins 是麻省理工学院医学工程与科学研究所和生物工程系的 Termeer 医学工程与科学教授,最近因使用 AI 发现一类新型抗生素而成为头条新闻,这是该小组利用 AI 大幅扩展现有抗生素的更大使命的一部分。

根据 《柳叶刀》发表的一篇论文,2019 年,如果感染对药物敏感,本可以避免 127 万人死亡,研究人员面临的众多挑战之一是找到能够靶向代谢休眠细菌的抗生素。

在这种情况下,柯林斯实验室的研究人员利用人工智能来加快在已知药物化合物中寻找抗生素特性的过程。对于数百万个分子,这个过程可能需要数年时间,但研究人员能够在一个周末内鉴定出一种名为semapimod的化合物,这要归功于人工智能进行高通量筛选的能力。

Moving image of round black circular cells surrounded by glowing blue pellet-like cells that are multiplying.
在SYTOX Blue存在下用semapimod处理的大肠杆菌细胞的延时显微镜视频的静态图像。

一种通常用于克罗恩病的抗炎药,研究人员发现 semapimod 对固定期 大肠杆菌鲍曼不动杆菌也有效。

另一个发现是semapimod能够破坏所谓的“革兰氏阴性”细菌的膜,这些细菌因其较厚,不易穿透的外膜而对抗生素具有很高的内在耐药性。

革兰氏阴性菌的例子包括 大肠杆菌鲍曼不动杆菌、 沙门氏菌假单胞菌,所有这些都很难找到新的抗生素。

“我们弄清楚sema [原文如此]机制的方法之一是它的结构非常大,它让我们想起了其他针对外膜的东西,”Valeri解释道。“当你开始研究很多小分子时……在我们看来,这是一个非常独特的结构。

通过破坏外膜的成分,semapimod使革兰氏阴性菌对通常仅对革兰氏阳性菌有活性的药物敏感。

瓦莱里回忆起2013年发表在 《趋势生物技术》上的一篇论文中的一句话:“对于革兰氏阳性感染,我们需要更好的药物,但对于革兰氏阴性感染,我们需要任何药物。

新闻旨在传播有益信息,英文版原文来自https://news.mit.edu/2024/mit-scientists-are-using-artificial-intelligence-target-sleeper-bacteria-0408