Петербургские ученые предложили решение главной проблемы с антибиотиками
Ученые Центра искусственного интеллекта в химии Университета ИТМО разработали алгоритм для быстрого подбора новых антибиотиков, которые медленнее теряют эффективность из-за мутаций бактерий. Это ответ на глобальный рост антибиотикорезистентности — устойчивость бактерий к лекарствам, из-за чего ранее излечимые инфекции снова становятся опасными. О петербургской разработке сообщили 27 сентября в Смольном. Результаты исследования ИТМО опубликованы в Journal of Chemical Information and Modeling, международном рецензируемом журнале Американского химического общества.
По данным The Lancet, По данным исследования в The Lancet, в 2019 году с бактериальной устойчивостью было связано около 4,95 млн смертей. Исследователи предупреждают о дальнейшем росте этого бремени без появления новых подходов.
Ученые Центра искусственного интеллекта в химии Университета ИТМО создали алгоритм, который подбирает новые молекулы антибиотиков так, чтобы они действовали сразу на два ключевых белка бактерии. Такой «двойной удар» усложняет выработку устойчивости: даже если один белок изменится, лекарство продолжит связываться со вторым.
С помощью этой технологии химики уже сгенерировали 56 перспективных соединений на основе бензимидазола для борьбы с устойчивыми штаммами кишечной палочки (E. coli), одной из самых распространённых и проблемных бактерий. Два из них, по компьютерным расчётам, оказались эффективнее зарегистрированного антибиотика новобиоцина. Пока это только результаты моделирования, но они сокращают путь до лабораторных испытаний: вместо тысяч случайных молекул в работу идут десятки перспективных кандидатов.
«Обычно из стольких молекул-кандидатов, обнаруженных вычислительными методами, на практике подходящими оказываются один или два. Если результаты покажут высокую эффективность наших соединений, то можно будет подумать о патенте. Как раз такую лабораторию мы сейчас ищем», — рассказала одна из авторов исследования, аспирантка Анастасия Орлова.
В перспективе подход можно адаптировать для поиска лекарств против других патогенов — от сальмонеллы до менингококка, а также для противовирусных и противогрибковых средств.