Искусственный интеллект Пенсильванского университета обнаружил кандидатов в антибиотики в прионах
Репортаж от Wedoany，Исследовательская группа Медицинской школы Перельмана (Perelman School of Medicine) Пенсильванского университета с помощью технологии искусственного интеллекта обнаружила в белках прионов (prions), традиционно связанных с нейродегенеративными заболеваниями, класс коротких пептидов под названием «prionins», обладающих потенциалом уничтожения бактерий. Это открытие расширяет представления о возможных местах скрытия антибиотиков и предоставляет новый источник кандидатов для борьбы с устойчивыми бактериальными инфекциями. Исследование опубликовано в журнале «Nature Microbiology».
Долгое время прионы, эти неправильно свернутые белки, ассоциировались в основном с редкими и смертельными дегенеративными заболеваниями головного мозга. Ранее отдельные исследования намекали на то, что некоторые фрагменты белков, связанных с нейродегенеративными заболеваниями, такие как бета-амилоид и клеточный прионный белок, могут обладать антибактериальными свойствами, однако систематического масштабного поиска не проводилось. Команда Пенсильванского университета с помощью платформы глубокого обучения APEX 1.1 просканировала 19,3 миллиона коротких пептидных фрагментов из 2897 прионных и прионоподобных белков, идентифицировав 1179 кандидатов в антимикробные пептиды на основе прогнозируемой антибиотической активности, и назвала их «prionins».
Основываясь на прогнозах платформы относительно активности против 11 различных бактериальных патогенов (включая устойчивые штаммы), исследовательская группа отобрала 75 наиболее перспективных пептидов для экспериментальной проверки. Результаты показали, что 59 из этих пептидов подавляли по крайней мере один бактериальный патоген, а 42 проявили высокую активность при низких концентрациях. Дальнейшие эксперименты показали, что многие активные prionins оказывают антибактериальное действие за счет разрушения бактериальных мембран и обладают низкой токсичностью: 16 активных пептидов не нанесли измеримого вреда клеткам человека или эритроцитам при максимальной тестируемой концентрации.
Для проверки практической эффективности исследователи протестировали два prionins, полученных из грибов и аскарид, на мышиных моделях. В стандартной модели кожной инфекции, вызванной устойчивым патогеном Acinetobacter baumannii, оба пептида снизили уровень бактерий, показав эффективность, сопоставимую с полимиксином B, при этом не наблюдалось связанной с лечением потери веса.
Ведущий автор исследования, доктор Сесар де ла Фуэнте (César de la Fuente, FRSB), отметил, что эта работа изменила представления о том, где могут скрываться антибиотики, и что искусственный интеллект обнаружил возможность кодирования полезных молекул в таких белках, как прионы, которые долгое время считались синонимом болезней. Соавтор исследования Марсело Д. Т. Торрес (Marcelo D. T. Torres) заявил, что поиск с помощью ИИ предоставил короткий список кандидатов, а фактическая эффективность многих молекул в лабораторных условиях и на животных моделях инфекций превращает это исследование в настоящую платформу для открытий.
Это исследование основано на более широкой работе лаборатории де ла Фуэнте по извлечению «зашифрованных пептидов» (encrypted peptides) из биологического мира. Ранее команда проводила поиск среди белков человека, вымерших организмов, архей, микробиома и ядов. Данное исследование расширило область поиска на прионы и прионоподобные белки, открыв новые возможности на стыке нейродегенеративных заболеваний и врожденного иммунитета. Однако исследователи подчеркивают, что эта работа не доказывает, что prionins высвобождаются в процессе естественной инфекции, и не меняет представлений о патогенной роли неправильно свернутых прионов в нейродегенеративных заболеваниях. Ее основное значение заключается в том, что эти белки могут быть богатым и ранее игнорируемым источником кандидатов в антибиотики, а также открывает новое направление для изучения потенциальной связи между агрегацией белков и защитой хозяина.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
