Новые подходы к поиску антибиотиков

1). [2]

Рисунок 1. Машинное обучение и поиск новых антибиотиков: сначала алгоритм поиска на выборке обучают соединений, для которых известны антибактериальные свойства. Потом обученный алгоритм в базах данных ищет соединения с «бактерицидными» структурными мотивами, и самые перспективные соединения экспериментальную проверку проходят.
Теперь ученые обученную нейросеть применяют для предсказания антибактериальных свойств соединений библиотеки Drug Repurposing Hub.
Но хороший антибиотик не только должен подавлять рост бактерий — он для человека должен быть минимально токсичен. Потому 51 потенциальный антибиотик проверили на токсичность для человека, с помощью использования методов машинного обучения, предпочтения отдавались соединениям, которые уже находятся на стадии клинических или доклинических испытаний и близки минимально структурно к веществам, которые входили в тренировочную выборку, чтобы уменьшить риск переоткрытия уже описанного антибиотика. Авторы работы дали ему название галицин. Структурно галицин наиболее близок к азотсодержащим антипаразитарным препаратам и антибиотику метронидазолу (рис. 2).

Рисунок 2. Структурная формула галицина
Далее ученые стали исследовать свойства новоявленного антибиотика. Они обнаружили, что галицин способен убивать клетки E. coli, которая находится в состоянии покоя.
Галицин показал результативность против штаммов E. coli, которые имеют гены устойчивости ко многим известным антибиотикам — β-лактамным, хлорамфениколу, полимиксинам, фторхинолонам аминогликозидам и нитрофурановому антибиотику нитрофурантоину. Против галицина оказались бессильны и антибиотикорезистентные штаммы других бактерий, таких как Acinetobacter baumannii и Mycobacterium tuberculosis.
По данным ВОЗ, именно данные болезнетворные бактерии чаще всего оказываются устойчивыми к имеющимся в арсенале врачей способам лечения. [1]
Для нахождения механизма действия галицина ученые пытались получить мутантные бактерии, которые являются устойчивыми к галицину. Для данного бактерии выращивали в среде, которая содержит галицин, в надежде на то, что рано или поздно появится-таки мутантная клетка, которая будет резистентной к новому антибиотику. Однако подобные попытки провалились.
Далее ученые прибегли к секвенированию РНК клеток, подвергшихся действию галицина, чтобы раскрыть метаболические изменения перед их гибелью. Они раскрыли, что под действием галицина быстро подавляется экспрессия генов, которые связаны с подвижностью клетки, а при концентрациях галицина, близких к летальным, росла экспрессия генов, нужных для гомеостаза железа.
Предыдущие исследования показали, что понижение экспрессии гена флагеллина (белка, который образует бактериальные жгутики) и снижение подвижности клеток бактерий может быть следствием исчезновения трансмембранного потенциала и, следовательно, протондвижущей силы в мембране бактериальной клетки, что приводит к ее гибели.
Потом ученые культивировали E. coli в средах с различными значениями pH и усваивали их ответ на воздействие галицина. Выяснилось, что по мере повышения pH сила действия галицина ослабевала, потому был сделан вывод, что галицин может нарушать ΔpH клетки.
Таким образом, галицин нарушает ΔpH клетки и за счет данного вызывает ее смерть. Галицин действует как антагонист антибиотика тетрациклина, так как поступление тетрациклина в клетку E. coli зависит от ее ΔpH.
Вышеописанные эксперименты с галицином были проводены на клетках, которые растут в культуральной среде. А что насчет результативности галицина в реальном организме? Авторы исследования для оценки терапевтического потенциала галицина применили мышей, которые инфицированы бактерией Acinetobacter baumannii штамма 288.
Клетки данного штамма устойчивы ко всем антибиотикам, которые применяются сейчас в клинической практике.
Галицин оказался весьма результативен и в данном случае: 5 из 6 мышей, инфицированных A. baumannii, после лечения галицином были почти полностью очищены от данного возбудителя. Галицин результативно подавлял инфекцию, которая вызвана бактерией, очень далекой от A. baumannii филогенетически — Clostridioides difficile (данная бактерия вызывает одну из форм колита).

Заключение

В связи с обширным распространением устойчивости возбудителей инфекционных заболеваний к существующим лекарственным препаратам, серьёзными проблемами в лечении опухолевых заболеваний, вирусных и микробных инфекций, потребность в новых антибиотиках является чрезвычайно великим. В работе были рассмотрены главные методологические подходы к созданию антибиотиков.
Ввиду быстрого возникновения антибиотикорезистентности, поиск новых антибиотиков становится весьма актуальной задачей.
После успешных экспериментов с галицином авторы исследования приступили к поиску новых антибиотиков в таких библиотеках, как ZINC15, которая содержит около 1,5 млрд молекул, которые созданы для скрининга in silico.
Адаптированный вариант модели, который разработан для скрининга базы Drug Repurposing Hub, дал возможность идентифицировать в данной библиотеке еще 23 соединения, которые предположительно обладают антибактериальными свойствами. Успех использования методов машинного обучения в поиске новых соединений с антибактериальными свойствами, несомненно.

Литература

Michels K., Heinke R., Schone P., Kuipers O.P., Arnold N., Wessjohann L.A. // J. Antibiot. 2015. V. 68. № 12. P. 734–740.
Peterson E.J.R., Ma S., Sherman D.R., Baliga N.S. // Nat. Microbiol. 2016. V. 1. P. 16078.
Terekhov S.S., Smirnov I.V., Malakhova M.V., Samoilov A.E., Manolov A.I., Nazarov A.S., Danilov D.V., Dubiley S.A., Osterman I.A., et al. // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. doi: 10.1073/pnas.1811250115
Zipperer A., Konnerth M.C., Laux C., Berscheid A., Janek D., Weidenmaier C., Burian M., Schilling N.A., Slavetinsky C., Marschal M., et al. // Nature. 2016. V. 535. № 7613. P. 511–516.
Организация биотехнологического производства : учебное пособие для вузов / А. А. Красноштанова [и др.] ; под редакцией А. А. Красноштановой. - М.: Юрайт, 2021. - 170 с.










2