A tecnologia baseada em IA está acelerando a descoberta de novos candidatos a medicamentos contra a tuberculose

A tecnologia baseada em IA está acelerando a descoberta de novos candidatos a medicamentos contra a tuberculose

A tuberculose é uma grave ameaça à saúde global que infectou mais de 10 milhões de pessoas em 2022. Através do ar e dos pulmões, o agente patogénico que causa a “TB” causa tosse crónica, dor no peito, fadiga, febre e perda de peso. Embora as infecções sejam mais extensas noutras partes do mundo, um grave surto de tuberculose no Kansas resultou em duas mortes e tornou-se um dos maiores nos Estados Unidos.

Embora a tuberculose seja normalmente tratada com antibióticos, o aumento de estirpes resistentes aos medicamentos levou a uma necessidade urgente de novos candidatos a medicamentos.

Um novo estudo publicado noAnais da Academia Nacional de CiênciasDescreve o novo uso da inteligência artificial para rastrear candidatos a compostos antimicrobianos que poderiam ser desenvolvidos em novos tratamentos medicamentosos para tuberculose. O estudo foi liderado por pesquisadores da Universidade da Califórnia em San Diego, Linnaeus Bioscience Inc. e do Centro de Pesquisa Global de Doenças Infecciosas do Instituto de Pesquisa Infantil de Seattle.

Linnaeus Bioscience é uma empresa de biotecnologia sediada em San Diego, fundada com base em tecnologia desenvolvida nos Laboratórios da Escola de Ciências Biológicas da UC San Diego pelo professor Joe Pogliano e Dean Kit Pogliano. O método BCP (Perfil Citológico Bacteriano) fornece um atalho para a compreensão de como os antibióticos funcionam, determinando rapidamente seus mecanismos subjacentes.

Encontrar novos alvos para medicamentos contra a tuberculose usando métodos laboratoriais tradicionais tem se mostrado historicamente trabalhoso e demorado, em parte devido à dificuldade de entender como os novos medicamentos funcionamMycobacterium tuberculosea bactéria que causa a doença.

O novoANPO estudo descreve o desenvolvimento do “MycOBCP”, uma tecnologia de próxima geração desenvolvida com financiamento da Fundação Gates. O novo método adapta o BCP ao aprendizado profundo – um tipo de inteligência artificial que utiliza redes neurais semelhantes ao cérebro – para superar desafios tradicionais e abrir novas perspectivasMycobacterium tuberculosecélulas.

Esta é a primeira vez que este tipo de análise de imagem usando aprendizado de máquina e IA é aplicado a bactérias dessa forma. As imagens da tuberculose são inerentemente difíceis de interpretar pelo olho humano e pelas medições laboratoriais tradicionais. O aprendizado de máquina é muito mais sensível quando se trata de detectar diferenças em formas e padrões que são importantes para descobrir os mecanismos subjacentes. “

Joe Pogliano, coautor do artigo, professor do Departamento de Biologia Molecular

Em dois anos de desenvolvimento, os autores principais Diana Quach e Joseph Sugie moldaram a tecnologia MycobCP por meio do treinamento do Departamento de Bioengenharia KI Shu Chien-Gene Lay e completaram consultas de pós-doutorado nos Laboratórios Pogliano no Departamento de Biologia Molecular).

“As células da tuberculose são aglomeradas e parecem sempre ficar juntas, por isso definir os limites das células não parecia possível”, disse Sugie, diretor de tecnologia da Linnaeus Bioscience. “Em vez disso, começamos imediatamente a fazer com que o computador analisasse os padrões nas imagens para nós.”

Linnaeus se uniu à especialista em tuberculose Tanya Parish, do Seattle Children's Research Institute, para desenvolver BCP para micobactérias. O novo sistema já acelerou significativamente as capacidades de investigação da equipa sobre TB e ajudou a identificar compostos candidatos ideais para o desenvolvimento de medicamentos.

“Uma parte crítica do avanço de novos candidatos a medicamentos é definir como eles funcionam, o que tem sido tecnicamente desafiador e leva tempo”, disse Parish, coautor do estudo. “Esta tecnologia expande e acelera a nossa capacidade de fazer isso, permitindo-nos priorizar quais moléculas trabalhar com base em como elas agemM. Tuberculose. “

Spinoffs de biotecnologia da UC San Diego abordam o desafio global da saúde

Linnaeus Bioscience foi desenvolvida em 2012 com a UC San Diego que prometia mudar a forma como os antibióticos funcionam.

“Desenvolvemos o perfil citológico bacteriano e isso nos permitiu observar as células bacterianas de novas maneiras”, disse Joe Pogliano. “Isso nos permitiuRealmente vejoComo as células lidam com o tratamento com antibióticos para que possamos interpretar os seus mecanismos subjacentes. Descrevemos este método como equivalente à realização de uma autópsia em uma célula bacteriana. “

O estabelecimento da Linnaeus Bioscience no centro regional de biotecnologia de San Diego permitiu que Joe e Kit Pogliano levassem a tecnologia BCP ao mercado, onde outras empresas poderiam ter acesso a ela. A empresa agora recebe amostras de todo o mundo para rápida análise e identificação de novos candidatos a medicamentos bacterianos.

Pogliano dá crédito à comunidade de biotecnologia, especialmente à sede inicial da empresa na Incubadora JLABS de San Diego, por apoiar empresas de biotecnologia em estágio inicial, o que é fundamental para o crescimento e o sucesso da empresa.

“Não teríamos sido capazes de lançar a Linnaeus Bioscience se não fosse pela comunidade de apoio biotecnológico e pela infraestrutura fornecida no JLABS”, disse Pogliano. “Todos os funcionários da Linnaeus receberam seu doutorado pela UC San Diego.

Além de Quach, Pogliano e Sugie, as colaborações do jornal incluem Marc Sharp, Sara Ahmed, Lauren Ames, Amala Bhagwat, Aditi Deshpande e Tanya Parish.

Fontes: