알고리즘이 박테리아에 숨어 있는 저항할 수 없는 천연 항생제를 찾습니다.

[이매진]

알고리즘이 박테리아에 숨어 있는 저항할 수 없는 천연 항생제를 찾습니다.

https://www.medicalnewstoday.com/articles/algorithm-finds-natural-unresistible-antibiotic-hiding-in-bacteria

Do bacteria hold the key to their own defeat?

알고리즘이 박테리아에 숨어 있는 저항할 수 없는 천연 항생제를 찾습니다.

Pinterest에서 공유연구원들은 더 강력한 항생제를 찾기 위해 AI가 주도하는 새로운 방법을 테스트하고 있습니다. 이미지 크레디트: Gennaro Leonardi/EyeEm/Getty Images.

• 병원체는 현재의 항생제 에 저항하는 능력이 점점 더 좋아지고 있으며 의학적 위기가 다가오고 있습니다.
• 많은 박테리아가 아직 발견되지 않은 강력한 천연 항생제를 함유하고 있다고 믿을 만한 이유가 있습니다.
• 한 논문은 침묵하는 생합성 유전자 클러스터의 산물을 예측할 수 있는 생물정보학 알고리즘의 사용을 통해 발견된 그러한 항생제 중 하나의 발견에 대해 설명합니다.

필라델피아 펜실베니아 대학교 페렐만 의과대학의 Cesar de la Fuente-Nunez 박사 는 이 문제를 Medical News Today 에 설명했습니다 .

“많은 항생제가 더 이상 효과가 없습니다. 그만큼현재 예측신뢰할 수 있는 출처즉, 2050년까지 전 세계에서 매년 천만 명이 치료할 수 없는 감염으로 사망할 것입니다. 이는 3초에 한 명이 사망하는 것과 같다”고 말했다.

드 라 푸엔테-누네즈 박사는 “다시 말해, 우리는 약물 내성 박테리아를 치료하기 위한 새로운 접근 방식이 정말로 필요합니다.”라고 말했습니다.

펜실베니아주 필라델피아에 있는 록펠러 연구소의 연구원들이 그러한 접근 방식 중 하나를 제시하는 새로운 논문을 발표했습니다.

그것은 약물 내성을 극복할 수 있는 박테리아 내에 "숨어 있는" 기존의 천연 항생제를 발견하기 위한 생물정보학 알고리즘의 사용을 설명합니다.

이 논문은 새로운 과정을 통해 발견된 새로운 항약물 내성 항생제인 cilagicin을 소개한다.

Cilagicin은 급성 감염의 위협을 받는 쥐를 보호했으며 여러 약물 내성 병원체에 대해 광범위하고 강력한 항균 활성을 나타냈습니다.

주 저자가 Zongqiang Wang 박사 인 이 연구 는 Science 지에 게재 되었습니다.

de la Fuente-Nunez 박사는 이 연구에 참여하지 않았습니다.

Promise and challenge of hidden natural antibiotics

연구의 교신 저자인 Dr. Sean F. Brady 는 MNT 에 "우리의 가장 유용한 치료제 중 다수는 박테리아에서 유래합니다."라고 말했습니다.

Brady 박사는 "항생제 및 기타 천연 치료제를 식별하는 전통적인 방법은 생물학적 과정, 즉 발효에 의존하여 박테리아 게놈에 포함된 유전적 지시를 항생제로 변환합니다"라고 말했습니다.

"불행하게도 실험실에서 배양한 박테리아가 만들 수 있는 다양한 항생제를 모두 생산하도록 유도하는 것은 종종 어렵습니다."라고 그는 지적했습니다.

Brady 박사는 다음과 같이 말했습니다. “역사적으로 박테리아 발효 육즙 추출물의 약 10%가 항균 활성을 보였습니다. 아주 잘 연구된 박테리아조차도 많은 수의 침묵하는 생합성 유전자 클러스터(BCG)를 포함할 수 있다는 것이 이제 분명해졌습니다.”

이러한 BCG의 제품이 쉽게 표현되고 식별되는 제품만큼 유용할 것인지 여부를 알 수 있는 방법이 없다고 Brady 박사는 인정했습니다.

그럼에도 불구하고 Dr. de la Fuente-Nunez는 "이에 대해 생각하는 한 가지 방법은 아름다운 Wang et al.의 기본 개념인 새로운 항생제를 설계하고 발견하도록 컴퓨터를 가르치는 것입니다. 종이."

Algorithmic discovery

Brady 박사는 다음과 같이 설명했습니다. “따라서 우리는 자연적 생물학적 과정을 사용하여 유전적 지시를 해독하는 대신 생물정보학 알고리즘을 사용하여 박테리아가 생성하는 화학 구조를 예측한 다음 화학적 합성을 사용하여 이를 구축하는 '생물학 없는' 발견 접근 방식을 개발했습니다. 잠재적인 항생제"

이러한 항생제가 유래한 분자를 "합성 생물정보 천연물(syn-BNP)"이라고 합니다. "

de la Fuente-Nunez 박사는 “우리는 단지 표면을 긁고 있을 뿐이지만 잠재적으로 새로운 약물을 암호화할 수 있는 수많은 박테리아에 흥미로운 생합성 유전자 클러스터가 있습니다. "아웃사이드-박스 접근이 시급히 필요하며, 이 작업과 이 연구 분야는 항생제 발견 문제를 다르게 생각하는 방법의 좋은 예입니다."

What the algorithm found

Brady 박사 연구실의 연구원들은 비리보솜 펩타이드 를 암호화할 수 있는 유전자에 대해 약 10,000개의 BCG 데이터베이스를 검색했습니다.합성효소로 인코딩된 리포펩티드 항생제. 이러한 리포펩티드는 다양한 작용 방식을 통해 박테리아 성장을 억제한 이력이 있습니다.

많은 BCG가 이전에 탐색되지 않았습니다. 연구자들이 "cil" 클러스터라고 명명한 하나는 항생제와 관련된 다른 유전자와 공유하는 가까운 공통 조상으로 인해 주의를 끌었습니다.

연구원들은 BCG가 활성 항생제인 cilagicin을 포함하여 여러 화합물을 생성할 것이라고 예측하는 알고리즘에 이를 입력했습니다.

Cilagicin은 cilagicin에 내성을 갖도록 특별히 성장한 세균을 포함하여 여러 알려진 약물 내성 박테리아에 대항하여 강력한 것으로 입증되었습니다.

그들은 cilagicin이 또한 인간 세포에 해를 끼치지 않는다는 것을 발견했으며 일단 세포로 전환되면생체 이용 가능신뢰할 수 있는 출처약물 형태, 생쥐의 감염과 싸웠습니다.

Cilagicin은 박테리아가 세포벽을 유지하는 데 의존하는 두 분자 때문에 약물 내성 박테리아를 물리치는 데 매우 효과적이라고 연구자들은 말합니다.

분자는 C55-P 및 C55-PP로 알려져 있으며 대부분의 항생제는 서로 결합하여 내성이 생기기 쉽습니다. 약물 내성 박테리아는 남은 한 분자로 할 수 있습니다. cilagicin은 둘 다와 결합하기 때문에 박테리아는 해결 방법이 없으며 패배합니다.

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A step forward

연구원들은 논문에서 제시한 과정이 우리의 약물 내성 위기에서 한 가지 방법을 제공할 수 있기를 바랍니다. 브래디 박사는 다음과 같이 말했습니다.

“현재 항생제 무기고의 남은 유용한 시간은 우리가 그것을 얼마나 신중하게 사용하는지에 전적으로 달려 있습니다. 좋은 관리를 통해 현재의 항생제가 과학자들이 오늘날 연구하고 있는 차세대 항생제를 개발할 수 있을 만큼 충분히 오래 지속되기를 매우 희망합니다.”

de la Fuente-Nunez 박사는 이 논문의 접근 방식을 환영했습니다. “저는 AI와 컴퓨터가 새로운 항생제를 설계하고 발견하는 데 도움이 될 잠재력을 믿습니다. 이를 위해서는 기계 지능과 인간 지능을 결합해야 한다고 생각합니다.”

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