Seit den 1970er Jahren erlebt die moderne Antibiotikaforschung eine Flaute. Jetzt hat die Weltgesundheitsorganisation die Krise der Antibiotikaresistenz zu einer der zehn größten globalen Bedrohungen für die öffentliche Gesundheit erklärt.
Wenn eine Infektion wiederholt behandelt wird, besteht für Ärzte das Risiko, dass Bakterien gegen die Antibiotika resistent werden. Aber warum sollte eine Infektion nach einer ordnungsgemäßen Antibiotikabehandlung erneut auftreten? Eine gut dokumentierte Möglichkeit besteht darin, dass die Bakterien metabolisch inert werden und der Erkennung herkömmlicher Antibiotika entgehen, die nur auf Stoffwechselaktivität reagieren. Wenn die Gefahr vorüber ist, werden die Bakterien wieder lebendig und die Infektion tritt erneut auf.
„Mit der Zeit kommt es immer häufiger zu Resistenzen, und wiederkehrende Infektionen sind auf diese Ruhephase zurückzuführen“, sagt Jackie Valeri, eine ehemalige MIT-Takeda-Stipendiatin (zentriert in der MIT Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health), die kürzlich ihren Doktortitel erworben hat . in Biotechnik vom Collins Lab. Valeri ist der erste Autor von a Aktuelles Papier veröffentlicht in Zellchemische Biologie Dies zeigt, wie maschinelles Lernen beim Screening von Verbindungen helfen kann, die für ruhende Bakterien tödlich sind.
Geschichten über die „schläferartige“ Widerstandsfähigkeit von Bakterien sind für die wissenschaftliche Gemeinschaft keine Neuigkeit – in den letzten Jahren wurden alte Bakterienstämme, die bis vor 100 Millionen Jahren zurückreichen, lebend in einem energiesparenden Zustand auf dem Meeresboden des Pazifischen Ozeans entdeckt.
Der Leiter der Fakultät für Biowissenschaften der Jameel Clinic am MIT James J. Collins, ein Termeer-Professor für Medizintechnik und Wissenschaft am Institut für Medizintechnik und Wissenschaft und am Department of Biological Engineering des MIT, machte kürzlich Schlagzeilen, weil er mithilfe von KI eine neue Klasse von Antibiotika entdeckte Teil der größeren Mission der Gruppe, KI zu nutzen, um die verfügbaren Antibiotika drastisch zu erweitern.
Laut a Papier veröffentlicht von Die LanzetteIm Jahr 2019 hätten 1,27 Millionen Todesfälle verhindert werden können, wenn die Infektionen durch Medikamente anfällig gewesen wären, und eine der vielen Herausforderungen für Forscher besteht darin, Antibiotika zu finden, die gegen metabolisch ruhende Bakterien vorgehen.
Standbild aus einem Zeitraffer-Mikroskopievideo von E. coli-Zellen, die mit Semapimod in Gegenwart von SYTOX Blue behandelt wurden. Bildnachweis: Massachusetts Institute of Technology
In diesem Fall setzten Forscher im Collins Lab KI ein, um die Suche nach antibiotischen Eigenschaften in bekannten Arzneimittelverbindungen zu beschleunigen. Bei Millionen von Molekülen kann der Prozess Jahre dauern, aber Forscher konnten dank der Fähigkeit der KI, ein Hochdurchsatz-Screening durchzuführen, innerhalb eines Wochenendes eine Verbindung namens Semapimod identifizieren.
Semapimod ist ein entzündungshemmendes Medikament, das typischerweise bei Morbus Crohn eingesetzt wird, und Forscher fanden heraus, dass es auch gegen Escherichia coli und Acinetobacter baumannii in der stationären Phase wirksam ist.
Eine weitere Entdeckung war die Fähigkeit von Semapimod, die Membranen sogenannter „gramnegativer“ Bakterien zu zerstören, die aufgrund ihrer dickeren, weniger durchdringbaren Außenmembran für ihre hohe intrinsische Antibiotikaresistenz bekannt sind.
Beispiele für gramnegative Bakterien sind E. coli, A. baumannii, Salmonella und Pseudomonis, für die es schwierig ist, neue Antibiotika zu finden.
„Eine der Möglichkeiten, wie wir den Mechanismus von Sema herausgefunden haben [sic] war, dass seine Struktur wirklich groß war und uns an andere Dinge erinnerte, die auf die äußere Membran abzielen“, erklärt Valeri. „Wenn man anfängt, mit vielen kleinen Molekülen zu arbeiten … ist es für unsere Augen eine ziemlich einzigartige Struktur.“
Durch die Zerstörung einer Komponente der Außenmembran sensibilisiert Semapimod gramnegative Bakterien für Medikamente, die normalerweise nur gegen grampositive Bakterien wirksam sind.
Valeri erinnert sich an ein Zitat von a Papier 2013 veröffentlicht in Trends Biotechnologie: „Für grampositive Infektionen brauchen wir bessere Medikamente, aber für gramnegative Infektionen brauchen wir keine Medikamente.“
Mehr Informationen:
Erica J. Zheng et al., Entdeckung von Antibiotika, die metabolisch ruhende Bakterien selektiv abtöten, Zellchemische Biologie (2023). DOI: 10.1016/j.chembiol.2023.10.026
Diese Geschichte wurde mit freundlicher Genehmigung von MIT News erneut veröffentlicht (web.mit.edu/newsoffice/), eine beliebte Website mit Neuigkeiten über MIT-Forschung, Innovation und Lehre.