当抗生素失效时科学家正在使用人工智能来瞄准休眠细菌

自20世纪70年代以来，现代抗生素的发现一直处于停滞状态。现在世界卫生组织已宣布抗菌素耐药性危机为全球十大公共卫生威胁之一。

当反复治疗感染时，临床医生面临着细菌对抗生素产生耐药性的风险。但为什么在适当的抗生素治疗后感染会复发呢?一种有据可查的可能性是，细菌正在变得代谢惰性，逃避了只对代谢活动做出反应的传统抗生素的检测。当危险过去后，细菌就会复活，感染就会再次出现。

“随着时间的推移，耐药性会越来越多，而反复感染就是由于这种休眠状态，”前麻省理工学院武田研究员(以麻省理工学院安利捷健康机器学习诊所为中心)最近获得博士学位的杰基·瓦莱里(JackieValeri)说。柯林斯实验室生物工程博士。Valeri是最近在《细胞化学生物学》上发表的一篇论文的第一作者，该论文展示了机器学习如何帮助筛选对休眠细菌致命的化合物。

对于科学界来说，细菌“像沉睡者”一样恢复能力的故事并不是新闻——近年来，人们在太平洋海底的节能状态下发现了可追溯到一亿年前的古老细菌菌株。

麻省理工学院贾米尔诊所生命科学系的带头人詹姆斯·J·柯林斯(JamesJ.Collins)，他是麻省理工学院医学工程与科学研究所和生物工程系的医学工程与科学教授，最近因使用人工智能发现一类新型抗生素而成为头条新闻。该集团更大使命的一部分是利用人工智能大幅扩展现有抗生素的可用范围。

根据《柳叶刀》发表的一篇论文，2019年，如果感染对药物敏感，本可以避免127万人死亡，而研究人员面临的众多挑战之一是寻找能够针对代谢休眠细菌的抗生素。

在这种情况下，柯林斯实验室的研究人员利用人工智能来加快在已知药物化合物中寻找抗生素特性的过程。对于数百万个分子，这个过程可能需要数年时间，但由于人工智能执行高通量筛选的能力，研究人员能够在一个周末内识别出一种名为semapimod的化合物。

Semapimod是一种通常用于治疗克罗恩病的抗炎药物，研究人员发现它对静止期大肠杆菌和鲍曼不动杆菌也有效。

另一个发现是塞马莫德能够破坏所谓的“革兰氏阴性”细菌的细胞膜，这些细菌因其外膜较厚、不易渗透而对抗生素具有高度的内在耐药性而闻名。

革兰氏阴性细菌的例子包括大肠杆菌、鲍曼不动杆菌、沙门氏菌和假单胞菌，所有这些细菌都很难找到新的抗生素。

“我们弄清楚sema机制的方法之一是它的结构非常大，它让我们想起了其他针对外膜的东西，”瓦莱里解释道。“当你开始研究大量小分子时......在我们看来，这是一个非常独特的结构。”

通过破坏外膜的成分，塞马莫德使革兰氏阴性菌对通常仅对革兰氏阳性菌有效的药物敏感。

Valeri回忆起2013年发表在TrendsBiotechnology上的一篇论文中的一句话：“对于革兰氏阳性感染，我们需要更好的药物，但对于革兰氏阴性感染，我们需要任何药物。”