Cuando un antibiótico falla: los científicos del MIT utilizan la IA para combatir las bacterias 'durmientes' | Noticias del MIT
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La investigación moderna sobre antibióticos ha experimentado una pausa desde la década de 1970. Ahora la Organización Mundial de la Salud ha calificado la crisis de resistencia a los antibióticos como una de las diez principales amenazas mundiales para la salud pública.
Cuando una infección se trata repetidamente, los médicos corren el riesgo de que las bacterias se vuelvan resistentes a los antibióticos. Pero, ¿por qué reaparecería una infección después de un tratamiento antibiótico adecuado? Una posibilidad bien documentada es que las bacterias se vuelvan metabólicamente inertes y evadan la detección de los antibióticos convencionales que responden sólo a la actividad metabólica. Cuando pasa el peligro, las bacterias vuelven a la vida y la infección se produce nuevamente.
"La resistencia se vuelve más común con el tiempo, y las infecciones recurrentes se deben a este período de inactividad", dice Jackie Valeri, ex becaria de Takeda del MIT (centrada en la Clínica Abdul Latif Jameel de Aprendizaje Automático en Salud del MIT), quien recientemente completó su Obtuvo un Doctorado en biología e ingeniería del Collins Lab. Valeri es la primera autora de un nuevo artículo publicado en la edición impresa de este mes. Biología química celular Esto muestra cómo el aprendizaje automático puede ayudar a detectar compuestos que son mortales para las bacterias inactivas.
Las historias sobre la resiliencia "similar a la de las durmientes" de las bacterias no son nuevas para la comunidad científica: en los últimos años, se han descubierto antiguas cepas de bacterias que datan de hace 100 millones de años y que viven en un estado de baja energía en el fondo marino del Océano Pacífico.
James J. Collins, presidente del Departamento de Ciencias Biológicas de Jameel Clinic en el MIT, profesor Termeer de Ingeniería y Ciencias Médicas en el Instituto de Ingeniería y Ciencias Médicas del MIT y el Departamento de Ingeniería Biológica, recientemente fue noticia por el uso de IA para crear una nueva clase de antibióticos descubiertos. es parte de la misión más amplia del grupo de utilizar la IA para ampliar drásticamente los antibióticos disponibles.
Según un artículo publicado por La lancetaEn 2019, se podrían haber evitado 1,27 millones de muertes si las infecciones se hubieran tratado con medicamentos, y uno de los muchos desafíos para los investigadores es encontrar antibióticos que se dirijan a las bacterias metabólicamente inactivas.
En este caso, los investigadores del Collins Lab utilizaron IA para acelerar la búsqueda de propiedades antibióticas en compuestos farmacológicos conocidos. Con millones de moléculas, el proceso puede llevar años, pero los investigadores pudieron identificar un compuesto llamado semapimod en un fin de semana gracias a la capacidad de la IA para realizar análisis de alto rendimiento.
Los investigadores descubrieron que el semapimod, un fármaco antiinflamatorio utilizado habitualmente para la enfermedad de Crohn, también es eficaz contra la fase estacionaria. Escherichia coli Y Acinetobacter baumannii.
Otro descubrimiento fue la capacidad del semapimod para alterar las membranas de las llamadas bacterias "gramnegativas", conocidas por su alta resistencia intrínseca a los antibióticos debido a su membrana externa más gruesa y menos penetrable.
Ejemplos de bacterias gramnegativas son: E. coli, A. baumannii, SalmonelaY pseudomonispara lo cual es difícil encontrar nuevos antibióticos.
“Una de las formas en que descubrimos el mecanismo de Sema [sic] fue que su estructura era realmente grande y nos recordaba a otras cosas que apuntan a la membrana externa”, explica Valeri. "Cuando empiezas a trabajar con muchas moléculas pequeñas... es una estructura bastante única a nuestros ojos".
Al destruir un componente de la membrana externa, el semapimod sensibiliza a las bacterias gramnegativas a fármacos que normalmente sólo son eficaces contra las bacterias grampositivas.
Valeri recuerda una cita de un artículo de 2013 publicado en Tendencias biotecnológicas: "Necesitamos mejores medicamentos para las infecciones por grampositivos, pero no necesitamos medicamentos para las infecciones por gramnegativos".
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