Sztuczna inteligencja odkrywa antybiotyki w archeonach, mikroorganizmach wyjaśniających pochodzenie złożonego życia

Archeony to jednokomórkowe mikroorganizmy, które stanowią jedną z trzech domen życia (ewolucyjnych kategorii, do których klasyfikuje się wszystkie żywe istoty), wraz z bakteriami i eukariotami, grupą obejmującą ludzi, zwierzęta i rośliny. Należą do pierwotnych stadiów ewolucji na wczesnej Ziemi i w tym nieprzyjaznym środowisku nauczyły się żyć w ekstremalnych temperaturach (ponad 80 stopni w gejzerach), wysokim zasoleniu, kwasowości lub zasadowości oraz wysokim ciśnieniu (występują w głębinach oceanów). Udało im się również przetrwać swoich biologicznych sąsiadów, bakterie, z którymi konkurują o przestrzeń i zasoby. To doprowadziło laboratorium hiszpańskiego biotechnologa Césara de la Fuente na Uniwersytecie Pensylwanii do przekonania, że w tych warunkach będą potrzebowały mechanizmów obronnych, które mogłyby otworzyć drogę nowym antybiotykom w odpowiedzi na rozwój oporności mikroorganizmów na istniejące leki. Wykorzystując sztuczną inteligencję (AI) i głębokie uczenie obliczeniowe, zespół odkrył środki przeciwdrobnoustrojowe, które nazwali „archeainami”, w 93% z 80 związków zidentyfikowanych przez AI. Archeazyna-73 działała in vivo porównywalnie z polimyksyną B, antybiotykiem ostatniej szansy, jak wynika z publikacji w czasopiśmie Nature Microbiology z wtorku.

Istniejące antybiotyki powstają z broni chemicznej opracowanej przez drobnoustroje w celu obrony przed innymi gatunkami i były poszukiwane w różnych środowiskach, w tym u wymarłych zwierząt i ludzi. Jednak poza bardzo ograniczonymi badaniami, takimi jak te opublikowane w czasopiśmie „The Microbe” na temat społeczności bakteryjnych i archeonowych w rzymskich łaźniach w brytyjskim mieście Bath, nie przeprowadzono żadnych badań nad ponad 20 000 gatunków tych opornych organizmów.

Zbadanie któregokolwiek z tych obszarów jest niezbędne w obliczu wzrostu liczby zakażeń opornych na leki i zagrażających życiu , uważanych przez Światową Organizację Zdrowia za jedno z największych zagrożeń dla ludzkości. W 2019 roku oporność bakterii na antybiotyki była związana z 4,95 miliona zgonów na całym świecie, a jeśli nie zostaną znalezione alternatywy, liczba ta podwoi się w ciągu najbliższych dwóch dekad.

„Od czasu odkrycia penicyliny poszukiwania nowych antybiotyków koncentrowały się niemal wyłącznie na bakteriach i grzybach. Dzięki naszej pracy ten paradygmat ulega zmianie, ponieważ odkrywamy antybiotyki w praktycznie niezbadanej dziedzinie życia” – podkreśla naukowiec z Uniwersytetu Pensylwanii.

W ten sposób badania De la Fuente nad archeonami otwierają ważne źródło przyszłych terapii dzięki technice, która pozwala uniknąć dekad spędzonych na odrzucaniu i identyfikowaniu związków o właściwościach przeciwzakaźnych. „Sztuczna inteligencja może odkryć nowe antybiotyki z nieoczekiwanych źródeł biologicznych. Połączenie algorytmów z szybkimi testami eksperymentalnymi pozwala nam przyspieszyć odkrycia z cyfrową prędkością” – wyjaśnia galicyjski biotechnolog.

„Nasze badanie” – podkreśla biochemik Marcelo Torres, współautor badania – „pokazuje, że archeony, dziedzina życia, która dopiero czeka na zbadanie, kryją w sobie ogromne zasoby cząsteczek przeciwdrobnoustrojowych, które mogą potencjalnie zwalczać oporność na antybiotyki”.

W ramach tej pracy zespół oparł się na szczegółowych, istniejących informacjach na temat archeonów i wykorzystał program sztucznej inteligencji (ApexOracle) , ulepszony model w porównaniu z poprzednimi wersjami, specjalnie przeszkolony do badania archeomu. „Zbadaliśmy praktycznie niezbadaną dziedzinę życia i odkryliśmy nową kopalnię antybiotyków. Z biologicznego punktu widzenia, archeony, obok bakterii i grzybów, stanowią bogate źródło użytecznych cząsteczek” – podkreśla De la Fuente.

System uległ udoskonaleniu, odkąd laboratorium zaczęło wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie głębokie do identyfikacji związków. W początkowej fazie badań uzyskano wyniki dla nieco ponad 60% propozycji komputera, co uznano za sukces. Dzięki przeprogramowaniu i udoskonaleniu modelu odsetek ten wzrósł o 30 punktów. „To oznacza, że im więcej danych eksperymentalnych wykorzystamy do trenowania modelu, tym lepszy będzie wynik” – wyjaśnia badacz.

Połączenie narzędzi komputerowych z chemią to rozwijająca się dziedzina. Badanie prowadzone przez Younesa Smaniego, naukowca z Andaluzyjskiego Centrum Biologii Rozwoju i profesora na Wydziale Mikrobiologii Uniwersytetu Pablo de Olavide, pozwoliło na opracowanie nowej serii potencjalnych antybiotyków, w tym tamoksyfenu (popularnego leku na raka) i raloksifenu, związku pokrewnego.

Oprócz identyfikacji nowych cząsteczek przeciwbakteryjnych, badania prowadzą również do opracowania nowych formuł dostarczania leków, aby zwiększyć ich skuteczność. Jest to propozycja zespołu badawczego z Uniwersytetu w Huelvie , Uniwersytetu w Sewilli i Szpitala Uniwersyteckiego Virgen Macarena , który wykorzystał nanorurki węglowe, milion razy cieńsze od włosa, aby umożliwić lekowi bardziej precyzyjne działanie w miejscu zakażenia i wydłużyć czas jego działania. To skuteczniejsze dostarczanie substancji czynnej to kolejna strategia walki z opornością na antybiotyki, donosi Fundacja Descubre, powołując się na badania opublikowane w czasopiśmie „Journal of Drug Delivery Science and Technology” .

Według raportu organizacji Lekarze bez Granic wskaźniki oporności na antybiotyki (AMR) „są alarmująco wysokie w miejscach dotkniętych konfliktami, przesiedleniami ludności, katastrofami klimatycznymi lub tam, gdzie system opieki zdrowotnej jest niestabilny”. Organizacja pozarządowa wyjaśnia, że „ograniczona dostępność niezbędnych antybiotyków, ich częste niedobory i nawracające infekcje, które często występują w takich miejscach, a także inne czynniki, mogą prowadzić do niewłaściwego stosowania antybiotyków przez pacjentów, co zwiększa oporność na antybiotyki”.