机器学习算法确定了一种杀死鲍曼不动杆菌的化合物，鲍曼不动杆菌是一种潜伏在许多医院环境中的细菌。

麻省理工学院（MIT）和麦克马斯特大学（McMaster University）的研究人员使用人工智能算法发现了一种新的抗生素，可以杀死一种导致许多耐药性感染的细菌。



该药物可以帮助患者对抗鲍曼不动杆菌。鲍曼不动杆菌是一种经常在医院发现的细菌，可导致肺炎、脑膜炎和其他严重感染。这种微生物也是伊拉克和阿富汗受伤士兵感染的主要原因。

“不动杆菌可以在医院门把手和设备上存活很长时间，并且可以从环境中获取抗生素抗性基因。现在发现鲍曼不动杆菌分离株对几乎所有抗生素都有抗药性，“前麻省理工学院博士后、现麦克马斯特大学生物化学和生物医学科学助理教授Jonathan Stokes说。

研究人员使用机器学习模型从近7000种潜在药物化合物的库中确定了这种新药，他们训练该模型来评估化合物是否会抑制鲍曼不动杆菌的生长。

“这一发现进一步支持了这样一个推断，即人工智能可以显著加速和扩大我们对新型抗生素的探索，”麻省理工学院医学工程与科学研究所(IMES)和生物工程系的医学工程与科学教授James Collins说。“我很高兴这项工作表明，我们可以使用人工智能来对抗鲍曼不动杆菌等有问题的病原体。

药物发现

在过去的几十年里，许多致病菌对现有抗生素的耐药性越来越强，而很少有新的抗生素被开发出来。

几年前， Collins、 Stokes和麻省理工学院教授Regina Barzilay（也是这项新研究的作者）着手通过使用机器学习来应对这一日益严重的问题，机器学习是一种可以学习识别大量数据模式的人工智能。Collins 和 Barzilay 是麻省理工学院 Abdul Latif Jameel健康机器学习诊所的联合负责人，他们希望这种方法可用于识别化学结构与任何现有药物不同的新抗生素。

在最初的演示中，研究人员训练了一种机器学习算法来识别可能抑制大肠杆菌生长的化学结构。在超过1亿种化合物的筛选中，该算法产生了一种被研究人员称为“哈利辛”的分子，“哈利辛”是在《2001:太空漫游》中虚构的人工智能系统。他们发现，这种分子不仅可以杀死大肠杆菌，还可以杀死其他几种有抗药性的细菌。

“在那篇论文之后，当我们证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，我们将注意力转向了我认为是多重耐药细菌感染头号公敌的不动杆菌。”Stokes说。

为了获得计算模型的训练数据，研究人员首先将实验室培养皿中生长的鲍曼不动杆菌暴露于约7500种不同的化合物中，看看哪些化合物可以抑制微生物的生长。然后他们将每个分子的结构输入到模型中，并且告诉模型每个结构是否可以抑制细菌生长。这使得算法能够学习与生长抑制相关的化学特征。

一旦模型经过训练，研究人员就用它来分析一组以前从未见过的6680种化合物，这些化合物来自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的时间，产生了几百个热门搜索结果。研究人员在其中选择了240种在实验室中进行实验测试，重点研究结构与现有抗生素或训练数据中的分子结构不同的化合物。

这些测试产生了九种抗生素，其中一种非常有效。这种化合物最初被认为是一种潜在的糖尿病药物，结果证明在杀死鲍曼不动杆菌方面非常有效，但对其他种类的细菌没有影响，包括铜绿假单胞菌、金黄色葡萄球菌和耐碳青霉烯类肠杆菌科。

这种“窄谱”杀灭能力是抗生素的理想特征，因为它最大限度地减少了细菌迅速传播对药物的耐药性的风险。另一个优点是，该药物可能不会伤害生活在人体肠道中的有益细菌，并有助于抑制艰难梭菌等机会性感染。

“抗生素通常必须全身给药，而你最不想看到的情况就是导致严重的生态失调，并使这些已经患病的患者受到继发感染，”Stokes说。

一种新颖的机制

在对小鼠的研究中，研究人员发现，这种被他们命名为abaucin的药物可以治疗鲍曼不动杆菌引起的伤口感染。并且实验室测试还表明，它对从人类患者身上分离出来的多种耐药鲍曼不动杆菌菌株有效。

进一步的实验表明，该药物通过干扰脂蛋白运输的过程来杀死细胞，脂蛋白运输是细胞将蛋白质从细胞内部运输到细胞包膜的过程。具体来说，该药物似乎抑制了LolE（一种参与这一过程的蛋白质）。

所有革兰氏阴性细菌都会表达这种酶，因此研究人员惊讶地发现abaucin对鲍曼不动杆菌具有如此强的选择性。他们推测，鲍曼不动杆菌执行这项任务的方式略有不同可能是由于该药物的选择性。

“我们还没有完成实验数据采集，但我们认为这是因为鲍曼不动杆菌的脂蛋白运输与其他革兰氏阴性物种略有不同。我们相信这就是我们得到这种窄谱活性的原因。”Stokes说。

Stokes的实验室现在正在与麦克马斯特大学的其他研究人员合作，优化该化合物的药用特性，希望将其开发用于患者。

研究人员还计划使用他们的模型方法来识别其他用于治疗其他类型的耐药性感染的潜在抗生素。

 

来源：https://news.mit.edu/2023/using-ai-scientists-combat-drug-resistant-infections-0525