Dr Felix Wong z Massachusetts Institute of Technology (MIT) i zespół naukowców chce wykazać, że odkrywanie leków pod kontrolą sztucznej inteligencji może wykraczać poza identyfikację konkretnych celów, z którymi mogą się wiązać cząsteczki leku i przewidywać biologiczne skutki całych klas związków lekopodobnych. Stosowane przez badaczy modele pozwalają na podstawie struktury chemicznej nie tylko ustalić, które związki wykazują selektywne działanie antybiotykowe, ale także dlaczego tak się dzieje.

Badania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

W swoich badaniach eksperci najpierw przetestowali wpływ ponad 39 tys. związków na gronkowca złocistego (Staphylococcus aureus) oraz trzy typy ludzkich komórek – z wątroby, mięśni szkieletowych i płuc. Wyniki analiz posłużyły jako dane szkoleniowe dla modeli sztucznej inteligencji umożliwiającymi poznanie potencjalnego wpływu wzorców atomów i wiązań chemicznych każdego związku. Sprawiło to, że sztuczna inteligencja stała się zdolna do przewidzenia aktywności przeciwbakteryjnej takich związków, a także ich potencjalnej toksyczności dla komórek ludzkich.

Modele sztucznej inteligencji następnie przeanalizowały symulacje komputerowe 12 mln związków, by znaleźć ponad 3,6 tys. związków o właściwościach najbardziej przypominających leki. Dodatkowe obliczenia pozwoliły również zidentyfikować podstruktury chemiczne, które mogą wyjaśnić właściwości każdego związku.

Projektowanie nowych antybiotyków i odkrywanie nowych klas leków

Dzięki porównaniu takich podstruktur w różnych związkach, badacze zidentyfikowali nowe klasy potencjalnych antybiotyków. Pozwoliło to odkryć dwa nietoksyczne związki, zdolne do zabijania bakterii.  Przeprowadzone testy na modelach zwierzęcych z zakażeniami skóry i głębiej położonych tkanek pokazały, że nowe antybiotyki mogą być skuteczne w leczeniu infekcji, zarówno w przypadku MRSA, jak i bakteriami Enterococcus, opornymi na wankomycynę.

Naukowcy podkreślają, że ich badania pozwoliły zidentyfikować jedną z niewielu od ponad 60 lat klasę antybiotyków. Ponadto, jak zaznaczają eksperci, badania wspomagane przez sztuczną inteligencję mogą być wykorzystywane zarówno do projektowania nowych antybiotyków, jak i odkrywania nowych klas leków, m.in. związków, które selektywnie zabijają starzejące się, uszkodzone komórki biorące udział w powstawaniu na przykład choroby zwyrodnieniowej stawów i nowotworów.

Gronkowiec złocisty w ranach

Gronkowiec złocisty należy do najczęstszych czynników etiologicznych zakażeń skóry i tkanek miękkich, szczególnie miejsca operowanego.

W leczeniu infekcji ran wywołanych przez gronkowca złocistego istotne jest jak najszybsze wdrożenie odpowiedniej terapii. Rozpoczęcie antybiotykoterapii nie zawsze przynosi oczekiwane efekty, gdyż drobnoustroje często są wysoko oporne na działanie leków. W takim przypadku zastosowanie mają specjalistyczne produkty do leczenia ran – opatrunki i antyseptyki, a także prawidłowa pielęgnacja rany zgodnie z zaleceniami klinicznymi.

O tym, jak przebiega leczenie infekcji rany gronkowcem złocistym przeczytasz w artykule: Infekcja gronkowcem złocistym – poważna bariera w leczeniu ran przewlekłych.

Źródło: pb.pl