人工智能改变了抗生素发现的方式 带来对抗院内感染超级细菌的新希望

人工智能改变了抗生素发现的方式带来对抗院内感染超级细菌的新希望研究人员正在应对对治疗鲍曼不动杆菌的新药的迫切需求,鲍曼不动杆菌被世界卫生组织确定为世界上最危险的抗生素耐药细菌之一。众所周知,鲍曼不动杆菌很难根除,可引起肺炎、脑膜炎和感染伤口,所有这些都可能导致死亡。主要作者乔纳森·斯托克斯(JonathanStokes)是麦克马斯特大学生物化学与生物医学科学系的助理教授。研究人员发现了一种新的抗菌化合物来治疗病原体鲍曼不动杆菌。图片来源:麦克马斯特大学鲍曼不动杆菌通常在医院环境中发现,它可以在表面上长期存活。病原体能够从其环境中的其他细菌种类中获取DNA,包括抗生素抗性基因。在这项于5月25日发表在《自然化学生物学》杂志上的研究中,研究人员报告说,他们使用人工智能算法来预测抗菌分子的新结构类别,并确定了一种新的抗菌化合物,他们将其命名为abaucin。通过常规筛选发现针对鲍曼不动杆菌的新抗生素一直具有挑战性。传统方法耗时、成本高且范围有限。而现代AI算法可以访问数亿,可能数十亿,具有抗菌特性的分子。“这项工作验证了机器学习在寻找新抗生素方面的好处”,该论文的第一作者兼麦克马斯特生物医学与生物化学系助理教授乔纳森斯托克斯说,他与詹姆斯J.柯林斯教授一起开展了这项工作麻省理工学院的医学工程与科学,以及麦克马斯特研究生GaryLiu和DeniseCatacutan。麦克马斯特大学生物化学与生物医学科学系研究生、该论文的共同作者GaryLiu。图片来源:麦克马斯特大学“使用人工智能,我们可以快速探索化学空间的广阔区域,显着增加从根本上发现新抗菌分子的机会,”斯托克斯说,他属于麦克马斯特全球大流行病预防和应对学院。“药物发现的人工智能方法将继续存在,并将继续完善,”麻省理工学院安利捷健康机器学习诊所生命科学系主任柯林斯说。“我们知道算法模型是有效的,现在需要广泛采用这些方法来更有效、更便宜地发现新抗生素。”研究人员报告说,Abaucin特别有前途,因为它只针对鲍曼不动杆菌,这一重要发现意味着病原体不太可能迅速产生耐药性,并可能带来更精确和有效的治疗方法。DeniseCatacutan,麦克马斯特大学生物化学与生物医学科学系研究生,该论文的合著者。图片来源:麦克马斯特大学大多数抗生素本质上都是广谱的,这意味着它们会杀死所有细菌,破坏肠道微生物组,从而为包括艰难梭菌在内的一系列严重感染打开大门。Stokes说:“我们知道广谱抗生素不是最理想的,而且病原体有能力进化和适应我们对它们施加的每一个诡计。人工智能方法使我们有机会大大提高我们发现新抗生素的速度,而且我们可以以更低的成本做到这一点。这是探索新型抗生素药物的重要途径。”...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1363999.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1363999.htm

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人工智能发现新的杀灭超级细菌的抗生素每年有超过100万人死于抗生素治疗的耐药感染,可以感染伤口并引起肺炎的鲍曼不动杆菌是最受关注的细菌之一,它是世卫组织确定为"严重"威胁的三种超级细菌之一。它可以在表面和医疗设备上生存,对几乎所有抗生素都有耐药性的情况非常普遍。为了找到一种新的抗生素,研究人员首先必须训练人工智能。他们使用了数千种已知精确化学结构的药物,并在鲍曼不动杆菌上进行人工测试,试验哪种药物可以减慢或杀死它。当这些数据被输入到AI中,AI可以识别出有效的化学特征。然后AI进入到6680种有效性未知的化合物清单,花了一个半小时生成了一份候选名单。结果研究人员测试了240种,发现了9种潜在的抗生素,其中之一就是非常有效的抗生素abaucin。实验表明它可以治疗小鼠感染的伤口,并能够杀死患者的鲍曼不动杆菌样本。奇怪的是,这种实验性抗生素对其他种类的细菌没有影响,而且只对鲍曼不动杆菌有效。——频道:@TestFlightCN

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AI与超级细菌展开斗争帮助寻找新的抗生素药物以对抗耐药性感染"鲍曼不动杆菌可以在医院的门把手和设备上生存很长时间,它可以从环境中吸收抗生素抗性基因。"前麻省理工学院博士后、现为麦克马斯特大学生物化学和生物医学科学助理教授乔纳森-斯托克斯说:"现在发现鲍曼不动杆菌分离物对几乎所有抗生素都有抗性,这真的很常见。"研究人员使用机器学习模型从近7000种潜在的药物化合物库中确定了这种新药,他们训练这种模型来评估一种化学化合物是否会抑制鲍曼纽氏菌的生长。麻省理工学院和麦克马斯特大学的研究人员利用一种人工智能算法,发现了一种新的抗生素,可以杀死一种细菌(鲍曼不动杆菌,粉红色),它是许多耐药性感染的罪魁祸首。资料来源:ChristineDaniloff/MIT;鲍曼不动杆菌图片由CDC提供麻省理工学院医学工程与科学研究所(IMES)和生物工程系的Termeer医学工程与科学教授JamesCollins说:"这一发现进一步支持了人工智能可以大大加快和扩大我们寻找新型抗生素的前提。我很兴奋,这项工作表明我们可以使用人工智能来帮助打击有问题的病原体,如鲍曼不动杆菌"。柯林斯和斯托克斯是这项新研究的资深作者,该研究于5月25日发表在《自然-化学生物学》杂志上。该论文的主要作者是麦克马斯特大学的研究生GaryLiu和DeniseCatacutan以及麦克马斯特大学的应届毕业生KhushiRathod。AI协助下的药物发现在过去的几十年里,许多致病细菌对现有抗生素的抗药性越来越强,而新的抗生素却很少被开发出来。几年前,柯林斯、斯托克斯和麻省理工学院教授ReginaBarzilay(他也是这项新研究的作者之一),开始利用机器学习来解决这个日益严重的问题,机器学习是一种人工智能,可以学习识别大量数据的模式。柯林斯和巴尔齐莱是麻省理工学院AbdulLatifJameel健康机器学习诊所的共同负责人,他们希望这种方法可以用来识别化学结构与任何现有药物不同的新抗生素。在他们最初的演示中,研究人员训练了一种机器学习算法,以识别能够抑制大肠杆菌生长的化学结构。在对1亿多个化合物的筛选中,该算法产生了一种分子,研究人员将其称为卤菌素,取自《2001年:太空漫游》中虚构的人工智能系统。他们表明,这种分子不仅可以杀死大肠杆菌,而且可以杀死其他几种对治疗有抵抗力的细菌。"在那篇论文之后,当我们表明这些机器学习方法可以很好地用于复杂的抗生素发现任务时,我们把注意力转向了我认为是多药耐药细菌感染的头号公敌,也就是鲍曼不动杆菌,"斯托克斯说。为了获得计算模型的训练数据,研究人员首先让生长在实验室盘子里的鲍曼不动杆菌接触大约7500种不同的化合物,观察哪些化合物能够抑制该微生物的生长。然后他们将每个分子的结构输入模型。他们还告诉该模型每个结构是否能抑制细菌生长。这使得该算法能够学习与生长抑制有关的化学特征。模型被训练出来后,研究人员用它来分析一套它以前没有见过的6680个化合物,这些化合物来自于布罗德研究所的药物再利用中心。这项分析花了不到两个小时,产生了几百个最热门的化合物。在这些化合物中,研究人员选择了240个在实验室里进行实验,重点是结构与现有抗生素或训练数据中的分子不同的化合物。这些测试产生了9种抗生素,包括一种非常有效的抗生素。这种化合物最初被探索为一种潜在的糖尿病药物,结果发现它在杀死鲍曼不动杆菌方面非常有效,但对其他种类的细菌,包括铜绿假单胞菌、金黄色葡萄球菌和耐碳青霉烯的肠杆菌科细菌没有作用。这种"窄谱"杀伤能力是抗生素的一个理想特征,因为它将细菌对药物的抗性迅速扩散的风险降至最低。另一个优点是,这种药物可能会放过生活在人类肠道中的有益细菌,并有助于抑制机会性感染,如艰难梭菌。斯托克斯说:"抗生素通常必须全身施用,而你最不想做的事情就是造成严重的菌群失调,使这些已经生病的病人受到二次感染。"一种新的机制在对小鼠的研究中,研究人员表明,他们命名为abaucin的药物可以治疗由鲍曼不动杆菌引起的伤口感染。他们还在实验室测试中表明,该药物对从人类患者身上分离出来的各种耐药性鲍曼氏菌菌株有效。进一步的实验显示,该药物通过干扰一个被称为脂蛋白运输的过程来杀死细胞,细胞利用该过程将蛋白质从细胞内部运输到细胞包膜。具体而言,该药物似乎抑制了LolE,一种参与这一过程的蛋白质。所有的革兰氏阴性细菌都表达这种酶,因此研究人员惊讶地发现,阿鲍辛在针对鲍曼尼氏菌方面具有如此高的选择性。他们假设,鲍曼纽氏菌如何执行这一任务的轻微差异可能是该药物的选择性的原因。"我们还没有最终确定实验数据的获取,但我们认为这是因为鲍曼纽斯菌进行脂蛋白贩运的方式与其他革兰氏阴性物种有一点不同。我们相信这就是我们得到这种窄谱活性的原因,"斯托克斯说。斯托克斯的实验室现在正与麦克马斯特的其他研究人员合作,优化该化合物的药用特性,希望能将其开发出来,最终用于病人身上。研究人员还计划使用他们的建模方法来确定其他类型的耐药性感染的潜在抗生素,包括那些由金黄色葡萄球菌和绿脓杆菌引起的感染。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1362051.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1362051.htm

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无糖食品中的人工甜味剂被发现可以杀死耐抗生素的细菌这些讨厌的细菌是近年来医务人员最恼火的一些问题。这些细菌是鲍曼不动杆菌和铜绿假单胞菌,分别以引发肺炎和败血症而闻名。它们一直对抗生素有抗药性,使它们几乎无法治疗。这些耐抗生素的细菌一直是如此致命,以至于世界卫生组织将它们加入了"优先病原体"名单,这是一份急需新的抗生素治疗的病原体名单,因为它们对免疫系统受损的人构成了风险。不过,有了这个新发现,科学家们可能最终在这场持续的战斗中获得了优势。发表在《分子医学》上的这项研究发现,像糖精、醋磺酰胺-K和甜蜜素这样的人工甜味剂能抑制抗生素耐药菌的生长。特别是安赛蜜-K,证明在防止这些细菌发展生物膜方面特别有效,生物膜可以保护它们不受抗生素的影响。总的来说,这些甜味剂在减少细菌对普通抗生素的耐药性方面显示出有效性,使其更容易有效和高效地治疗这些细菌,即使使用较小剂量的抗生素。而且,由于这些人工甜味剂在大多数饮食和无糖食品中都很活跃,它们已经被广泛使用。麦卡锡说,开发新的抗生素往往需要数年甚至数十亿美元的时间。因此,在许多人用来喝咖啡的甜味剂中发现一种能够削弱抗生素耐药性细菌的化合物是令人兴奋的,也是治疗败血症和肺炎的一个巨大进步。像败血症和肺炎背后的细菌往往能迅速适应和应对药物,使它们对抗生素特别具有抗药性。这种抗药性在人类和动物身上自然发生,但当过度开药时,我们只是在升级这个问题。能够打击这些耐抗生素的细菌,最终可以帮助突破我们所知的一些最大的病原体威胁。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1333719.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1333719.htm

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金属抗生素可能是未来对抗超级耐药细菌的秘密武器

金属抗生素可能是未来对抗超级耐药细菌的秘密武器然而,鉴于细菌是地球上最古老的生命形式,它能够进行反击并不奇怪。帮助这一点的是它令人眼花缭乱的繁殖能力,这意味着任何演化为抗药性的微生物可以迅速支配一个群体,使抗生素失效。对抗这些顽固、聪明的超级细菌的最新有希望的研究,原理却很简单,那就是黄金。来自巴塞罗那全球健康研究所的研究人员本周在哥本哈根展示了他们的新研究,当他们将19种黄金化合物与从病人身上分离出来的几种类型的多药耐药菌排在一起时发现了非常有希望的结果。这并不是这种珍贵的矿物质第一次被吹捧为潜在的救命稻草,由于其抗菌特性,对黄金纳米粒子本身的研究以及与红外光治疗相结合以抵御感染的工作一直在进行。金属抗生素--核心是金离子的化合物--有可能杀死细菌并防止其适应性形成抗性。巴塞罗那研究所的SaraSotoGonzalez说:"金复合物使用各种技术来杀死细菌。它们阻止酶的工作,破坏细菌膜的功能并损害DNA"。该团队对金化合物进行了测试,其对象包括耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)、表皮葡萄球菌、铜绿假单胞菌;嗜麦芽单胞菌、鲍曼纽斯菌和细菌性肺炎。有证据表明,19种化合物中的16种对MRSA和表皮癣菌有很高的疗效,16种对革兰氏阴性菌--对目前的抗生素有最大抗药性的类型有效。SotoGonzalez评论说:"看到一些金复合物对MRSA和耐多药的鲍曼不动杆菌有效,特别令人激动,因为[这些是医院获得性感染的两个最大原因,随着对其他类型的金金属抗生素的研究也提供了有希望的结果,金基抗生素的未来是光明的"。虽然处于初步研究阶段,研究人员指出,开发这种抗生素既不昂贵也不困难。"我们研究的金复合物类型,即所谓的金(III)复合物,制作起来相对简单且成本低廉,"SotoGonzalez补充说。"它们也可以很容易地被修改,因此为药物开发提供了大量的空间"。这篇新的研究论文将于4月15-18日在哥本哈根举行的欧洲临床微生物学和传染病大会上发表。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1354179.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1354179.htm

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