Антимикробная резистентность (AMR) становится все более серьезной проблемой, с которой сталкивается современная медицина. По прогнозам, к 2050 году она может унести жизни 10 миллионов человек в год, что превышает показатели смертности от таких заболеваний, как рак. В 2021 году 4,7 миллиона смертей были связаны с AMR, из которых 1,14 миллиона случаев были напрямую вызваны этой проблемой.
Основной причиной роста резистентности является чрезмерное и неправильное использование антибиотиков. В последние два десятилетия наблюдается резкое увеличение числа бактерий, устойчивых к существующим антибиотикам. Это связано с тем, что большинство клинически используемых антибиотиков являются широкоспектральными, что негативно сказывается на нашей микрофлоре и способствует быстрому росту резистентности.
Исследователи MIT Jameel Clinic недавно опубликовали статью, в которой рассматривается решение этой проблемы. В центре внимания их работы находится группа устойчивых к лекарствам бактерий, известных как Enterobacteriaceae, включая Escherichia coli и Salmonella. Эти микроорганизмы могут усугублять проблемы, связанные с дисбалансом микробиома кишечника.
И вот тут на помощь приходит искусственный интеллект. Машинное обучение становится важным инструментом в поиске новых антимикробных средств. Исследователи использовали алгоритмы глубокого обучения для предсказания взаимодействий антибиотиков с белковыми мишенями, что позволяет выявить перспективные кандидаты на роль новых препаратов.
В ходе исследования было протестировано 10,747 биоактивных маломолекулярных соединений, и был обнаружен новый антимикробный препарат под названием энтерололин, который проявляет активность против Enterobacteriaceae. Ученые надеются, что этот препарат сможет преодолеть механизмы резистентности, когда его комбинируют с другим веществом, SPR741, которое увеличивает проницаемость мембраны у грамотрицательных бактерий.
Важно отметить, что энтерололин продемонстрировал низкую токсичность для млекопитающих в мышиных моделях и сохранял баланс микробиома кишечника. Это открытие подчеркивает потенциал методов глубокого обучения для предсказания молекулярных взаимодействий и выявления перспективных антимикробных кандидатов для дальнейшей разработки.
Таким образом, исследование MIT Jameel Clinic открывает новые горизонты в борьбе с антибиотикорезистентностью, предлагая надежду на создание безопасных и эффективных антибиотиков для лечения различных заболеваний.