خوارزمية الذكاء الاصطناعي تخلق مضادًا حيويًا فعالاً ضد البكتيريا المقاومة للأدوية

اكتشف ألكسندر فليمنج البنسلين لأول مرة في عام 1928. وعلى الرغم من أن عمله استند إلى جهود العديد من الباحثين الذين سبقوه ، فقد حصل في النهاية على جائزة نوبل في الطب. في خطاب القبول ، حذر من أن البكتيريا قد تتكيف يومًا ما مع البنسلين وتجعله أقل فائدة ، وهذا بالضبط ما حدث. اليوم ، هناك العديد من البكتيريا المقاومة للأدوية التي تتجاهل التأثير الملطف للبنسلين والعديد من المضادات الحيوية الأخرى التي وصفها الأطباء على نطاق واسع ، غالبًا بتشجيع من شركات الأدوية.

إن ابتكار عقاقير جديدة عملية شاقة يمكن أن تكون بطيئة بشكل مؤلم. قد يستغرق تطوير عقاقير جديدة سنوات أو أحيانًا عقودًا ، وهذا أحد أسباب ارتفاع أسعار الأدوية في كثير من الأحيان. يجب على شخص ما أن يدفع مقابل جميع المختبرات والفنيين الذين يجرون أبحاثًا على الأدوية الجديدة عامًا بعد عام. في كثير من الأحيان ، لا يعرف الأطباء حتى ما إذا كانت الأدوية التي يعملون عليها فعالة إلا بعد فترة طويلة في أبحاثهم.

استخدم باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا خوارزمية التعلم الآلي لتحديد عقار يسمى هالسين يقتل العديد من سلالات البكتيريا. يمنع هاليسين (الصف العلوي) تطور مقاومة المضادات الحيوية في الإشريكية القولونية ، بينما لم يمنع السيبروفلوكساسين (الصف السفلي). الصورة: بإذن من مختبر كولينز في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

قد يساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل الوقت المستغرق لاكتشاف عقاقير جديدة بشكل كبير. يقول باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إنهم اكتشفوا ، باستخدام خوارزمية الذكاء الاصطناعي ، مضادًا حيويًا جديدًا يقتل العديد من البكتيريا المقاومة للأدوية ، وفقًا لتقرير صادر عن Science Daily. كما أثبتت فعاليتها في تجربتين شملت الفئران المصابة.

ما يجعل هذا الاكتشاف أكثر إثارة للإعجاب هو أن الكمبيوتر كان قادرًا على إنجاز المهمة في ثلاثة أيام فقط. تم تصميم الخوارزمية لتحديد المضادات الحيوية المحتملة التي تقتل البكتيريا باستخدام آليات مختلفة لتلك التي تستخدمها الأدوية الحالية ، وفقًا لأخبار معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

يقول جيمس كولينز ، أستاذ الهندسة الطبية والعلوم: "أردنا تطوير منصة تسمح لنا بتسخير قوة الذكاء الاصطناعي للدخول في عصر جديد من اكتشاف المضادات الحيوية". "كشف نهجنا عن هذا الجزيء المذهل الذي يمكن القول إنه أحد أقوى المضادات الحيوية التي تم اكتشافها."

يقول كولينز: "نحن نواجه أزمة متنامية حول مقاومة المضادات الحيوية ، ويتولد هذا الوضع عن طريق عدد متزايد من مسببات الأمراض التي أصبحت مقاومة للمضادات الحيوية الموجودة ، وخط أنابيب فقر الدم في صناعات التكنولوجيا الحيوية والأدوية للمضادات الحيوية الجديدة".

حددت الخوارزمية أيضًا العديد من المضادات الحيوية المحتملة الأخرى التي ستخضع الآن لمزيد من الاختبارات. تقول ريجينا بارزيلاي ، أستاذة الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: "يمكن لنموذج التعلم الآلي أن يستكشف….. مساحات كيميائية كبيرة يمكن أن تكون باهظة التكلفة بالنسبة للمناهج التجريبية التقليدية.

حتى الآن ، كانت النمذجة الحاسوبية غير دقيقة للغاية بحيث لا تؤدي إلى نتائج مفيدة ، ولكن يمكن لأحدث الشبكات العصبية أن تتعلم كيفية التعبير عن المضادات الحيوية المحتملة بمصطلحات الكمبيوتر تلقائيًا. صمم الباحثون نموذجهم الجديد للبحث عن الخصائص الكيميائية التي تجعل الجزيئات فعالة في قتل بكتيريا الإشريكية القولونية. قاموا بتدريب النموذج على حوالي 2500 جزيء ، بما في ذلك حوالي 1700 دواء معتمد من إدارة الغذاء والدواء ومجموعة من 800 منتج طبيعي بهياكل متنوعة ومجموعة واسعة من الأنشطة الحيوية.

بمجرد تدريب النموذج ، اختبره الباحثون على حوالي 6000 مركب. اختار النموذج جزيءًا واحدًا كان من المتوقع أن يكون له نشاط قوي مضاد للجراثيم وله بنية كيميائية مختلفة عن أي مضاد حيوي موجود. تم تسمية هذا الجزيء باسم halicine ، وهو اسم مشتق من HAL ، وهو الكمبيوتر الذي ظهر في فيلم Stanley Kubrick 2001: A Space Odyssey.

[ملاحظة جانبية غريبة رقم 1: تم استلهام تصميم iPhone الأول من متراصة سوداء تظهر في التسلسل الافتتاحي لهذا الفيلم. ملاحظة جانبية غريبة رقم 2: يُعتقد أن Kubrick اختار HAL لأن جميع الأحرف تسبق الأحرف الأولى IBM ، والتي كانت اسم شركة الكمبيوتر المهيمنة في العالم في وقت الفيلم. على الرحب والسعة.]

اختبرها الباحثون ضد عشرات السلالات البكتيرية المعزولة من المرضى ونمت في أطباق المختبر ووجدوا أنها كانت قادرة على قتل العديد من المقاومة للعلاج ، بما في ذلك Clostridium difficile و Acinetobacter baumannii و Mycobacterium tuberculosis. عمل الدواء ضد كل الأنواع التي تم اختبارها ، باستثناء Pseudomonas aeruginosa ، وهو مُمْرِض رئوي يصعب علاجه.

يضيف معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن الهليسين قد يقتل البكتيريا عن طريق تعطيل قدرتها على إنتاج ATP ، وهو جزيء تستخدمه الخلايا لتخزين الطاقة. يعتقد الباحثون أن الخلايا ستواجه صعوبة في التكيف مع مثل هذه العملية التخريبية. "عندما تتعامل مع جزيء من المحتمل أن يرتبط بمكونات غشاء ، لا يمكن للخلية بالضرورة أن تكتسب طفرة واحدة أو طفرتين لتغيير كيمياء الغشاء الخارجي. يقول ستوكس: "تميل الطفرات مثل هذه إلى أن تكون أكثر تعقيدًا بكثير لتكتسب تطوريًا".

بعد تحديد الهليسين ، استخدم الباحثون نموذجهم لفحص أكثر من 100 مليون جزيء تم اختيارها من قاعدة بيانات ZINC15 ، وهي مجموعة عبر الإنترنت تضم حوالي 1.5 مليار مركب كيميائي. حددت هذه الشاشة ، التي استغرقت ثلاثة أيام فقط ، 23 مرشحًا يختلفون بنيوياً عن المضادات الحيوية الموجودة وتوقعوا أنها غير سامة للخلايا البشرية.

في الاختبارات المعملية التي أجريت على خمسة أنواع من البكتيريا ، وجد الباحثون أن ثمانية من الجزيئات أظهرت نشاطًا مضادًا للبكتيريا ، وكان اثنان منها قويًا بشكل خاص. يخطط الباحثون الآن لاختبار هذه الجزيئات بشكل أكبر ، وكذلك لفحص المزيد من قاعدة بيانات ZINC15.

يخطط الباحثون أيضًا لاستخدام نموذجهم لتصميم مضادات حيوية جديدة ولتحسين الجزيئات الموجودة. على سبيل المثال ، يمكنهم تدريب النموذج لإضافة ميزات من شأنها أن تجعل مضادًا حيويًا معينًا مستهدفًا فقط بكتيريا معينة ، مما يمنعه من قتل البكتيريا المفيدة في الجهاز الهضمي للمريض.

لذلك يمكن للعلماء اليوم أن يفعلوا في ثلاثة أيام ما يستغرق عادةً شهورًا أو سنوات أو حتى عقودًا لإنجازه. فقط تخيل ما إذا كان من الممكن تطبيق هذا النوع من القوة البحثية على البحث عن ترياق لكوكب شديد الحرارة!