מחקר מונע בינה מלאכותית מחולל מהפכה בגילוי האנטיביוטיקה על ידי זיהוי תרכובות כמו semapimod, שיכולות להילחם בחיידקים רדומים ולפרוץ את ההגנות של חיידקים גראם-שליליים עמידים. קרדיט: twoday.co.il.com
רוב האנטיביוטיקה מכוונת לחיידקים פעילים מבחינה מטבולית, אך בעזרת בינה מלאכותית, חוקרים יכולים לסנן ביעילות תרכובות קטלניות לחיידקים רדומים.
מאז שנות ה-70, גילוי האנטיביוטיקה המודרני חווה רגיעה. כעת ארגון הבריאות העולמי הכריז על משבר העמידות לאנטי-מיקרוביאלית כאחד מעשרת האיומים המובילים על בריאות הציבור העולמית.
כאשר זיהום מטופל שוב ושוב, רופאים נמצאים בסיכון של חיידקים להפוך עמידים לאנטיביוטיקה. אבל למה שזיהום יחזור לאחר טיפול אנטיביוטי מתאים? אחת האפשרויות המתועדות היטב היא שהחיידקים הופכים לאנרטיים מבחינה מטבולית, ונמלטים מזיהוי של אנטיביוטיקה מסורתית המגיבה רק לפעילות מטבולית. כשהסכנה חלפה, החיידקים חוזרים לחיים והזיהום חוזר ומופיע.
עדיין מתוך סרטון מיקרוסקופי זמן-lapse של תאי E. coli שטופלו בסמפימוד בנוכחות SYTOX Blue. קרדיט: התמונה באדיבות החוקרים
תפקידה של AI במחקר אנטיביוטי
"ההתנגדות מתרחשת יותר עם הזמן, וזיהומים חוזרים נובעים מהתרדמה הזו", אומר ג'קי ולרי, עמית MIT-Takeda לשעבר (במרכזו MIT Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health) שרכשה לאחרונה את הדוקטורט שלה בהנדסה ביולוגית ממעבדת קולינס. ולרי הוא המחבר הראשון של מאמר חדש שפורסם בגיליון המודפס של החודש של ביולוגיה כימית של התא שמדגים איך למידת מכונה יכול לעזור לסנן תרכובות קטלניות לחיידקים רדומים.
סיפורים על חוסן "דמוי רדום" של חיידקים הם בקושי חדשות לקהילה המדעית – זני חיידקים עתיקים מלפני 100 מיליון שנה התגלו בשנים האחרונות כשהם חיים במצב חיסכון באנרגיה על קרקעית הים של האוקיינוס השקט.
ראש הפקולטה למדעי החיים של MIT Jameel Clinic, ג'יימס ג'יי קולינס, פרופסור טרמיר להנדסה רפואית ומדעים במכון להנדסה רפואית ומדעים של MIT ובמחלקה להנדסה ביולוגית, עלה לאחרונה לכותרות לשימוש ב-AI כדי לגלות סוג חדש של אנטיביוטיקה, שהוא חלק מהמשימה הגדולה יותר של הקבוצה להשתמש בבינה מלאכותית כדי להרחיב באופן דרמטי את האנטיביוטיקה הקיימת הזמינה.
אתגרים במאבק בהתנגדות חיידקית
על פי מאמר שפורסם על ידי ה-Lancetבשנת 2019, ניתן היה למנוע 1.27 מיליון מקרי מוות אילו הזיהומים היו רגישים לתרופות, ואחד מאתגרים רבים שחוקרים מתמודדים מולם הוא מציאת אנטיביוטיקה שמסוגלת לכוון לחיידקים רדומים מבחינה מטבולית.
במקרה זה, חוקרים במעבדת קולינס השתמשו בבינה מלאכותית כדי להאיץ את תהליך מציאת תכונות אנטיביוטיות בתרכובות תרופות ידועות. עם מיליוני מולקולות, התהליך יכול להימשך שנים, אבל החוקרים הצליחו לזהות תרכובת בשם semapimod במהלך סוף שבוע, הודות ליכולת של AI לבצע סקר בתפוקה גבוהה.
סרטון מיקרוסקופי זמן-lapse של תאי E. coli שטופלו בסמפימוד בנוכחות SYTOX Blue. קרדיט: התמונה באדיבות החוקרים
הפונקציונליות הכפולה של Semapimod
תרופה אנטי דלקתית המשמשת בדרך כלל למחלת קרוהן, חוקרים גילו שסמפימוד יעיל גם נגד שלב נייח אי קולי ו Acinetobacter baumannii.
גילוי נוסף היה יכולתו של semapimod לשבש את הקרומים של חיידקים המכונים "גראם שליליים", הידועים בעמידותם הפנימית הגבוהה לאנטיביוטיקה בשל הממברנה החיצונית העבה יותר והפחות חדירה שלהם.
דוגמאות לחיידקים גראם שליליים כוללות אי – קולי, A. baumannii, סלמונלהו פסאודומוניסשלכולם קשה למצוא אנטיביוטיקה חדשה.
"אחת הדרכים שבהן גילינו את המנגנון של sema (sic) הייתה שהמבנה שלו היה ממש גדול, והוא הזכיר לנו דברים אחרים שמכוונים לממברנה החיצונית", מסביר ולרי. "כשאתה מתחיל לעבוד עם הרבה מולקולות קטנות… בעינינו, זה מבנה די ייחודי."
על ידי שיבוש רכיב של הממברנה החיצונית, Semapimod גורם לרגישות לחיידקים גראם שליליים לתרופות הפעילות בדרך כלל רק נגד חיידקים גראם חיוביים.
ולרי נזכר בציטוט ממאמר משנת 2013 שפורסם ב מגמות ביוטכנולוגיה: "עבור זיהומים גראם חיוביים, אנחנו צריכים תרופות טובות יותר, אבל עבור זיהומים גראם שליליים אנחנו צריכים כל תרופה."
