Tehnologija, ki temelji na umetni inteligenci, pospešuje odkrivanje novih kandidatov za zdravila proti tuberkulozi

Tehnologija, ki temelji na umetni inteligenci, pospešuje odkrivanje novih kandidatov za zdravila proti tuberkulozi

Tuberkuloza je resna globalna grožnja zdravju, ki je leta 2022 okužila več kot 10 milijonov ljudi. Po zraku in v pljuča patogen, ki povzroča »TB«, povzroča kronični kašelj, bolečine v prsih, utrujenost, vročino in izgubo teže. Medtem ko so okužbe v drugih delih sveta obsežnejše, je resen izbruh tuberkuloze v Kansasu povzročil dve smrti in je postal eden največjih v Združenih državah.

Medtem ko se tuberkuloza običajno zdravi z antibiotiki, je porast sevov, odpornih na zdravila, povzročil nujno potrebo po novih kandidatih za zdravila.

Nova študija, objavljena vZbornik Nacionalne akademije znanostiOpisuje novo uporabo umetne inteligence za iskanje kandidatnih protimikrobnih spojin, ki bi jih lahko razvili v nova zdravila za zdravljenje tuberkuloze. Študijo so vodili raziskovalci s kalifornijske univerze v San Diegu, Linnaeus Bioscience Inc. in Centra za globalne raziskave nalezljivih bolezni na Otroškem raziskovalnem inštitutu v Seattlu.

Linnaeus Bioscience je biotehnološko podjetje s sedežem v San Diegu, ustanovljeno na tehnologiji, ki sta jo razvila profesor Joe Pogliano in Dean Kit Pogliano na UC San Diego School of Biological Sciences Laboratories. Metoda BCP (bakterijsko citološko profiliranje) omogoča bližnjico do razumevanja delovanja antibiotikov s hitrim določanjem njihovih osnovnih mehanizmov.

Iskanje novih tarč zdravil proti tuberkulozi z uporabo tradicionalnih laboratorijskih metod se je v preteklosti izkazalo za naporno in dolgotrajno, deloma zaradi težav pri razumevanju delovanja novih zdravilMycobacterium tuberculosisbakterijo, ki povzroča bolezen.

NovoPNAŠtudija opisuje razvoj »MycOBCP«, tehnologije naslednje generacije, ki je bila razvita s financiranjem Fundacije Gates. Nova metoda prilagaja BCP globokemu učenju – vrsti umetne inteligence, ki uporablja možganom podobne nevronske mreže – za premagovanje tradicionalnih izzivov in odpiranje novih perspektivMycobacterium tuberculosiscelice.

To je prvič, da je bila ta vrsta analize slike z uporabo strojnega učenja in umetne inteligence uporabljena za bakterije na ta način. Slike tuberkuloze je samo po sebi težko interpretirati s človeškim očesom in tradicionalnimi laboratorijskimi meritvami. Strojno učenje je veliko bolj občutljivo, ko gre za odkrivanje razlik v oblikah in vzorcih, ki so pomembni za odkrivanje osnovnih mehanizmov. “

Joe Pogliano, soavtor prispevka, profesor na oddelku za molekularno biologijo

V dveh letih razvoja sta glavna avtorja Diana Quach in Joseph Sugie oblikovala tehnologijo MycobCP z usposabljanjem na oddelku za bioinženiring KI Shu Chien-Gene Lay in opravila podoktorske sestanke v laboratorijih Pogliano na oddelku za molekularno biologijo).

"Celice tuberkuloze so grudaste in zdi se, da se vedno držijo tesno skupaj, zato se določitev celičnih meja ni zdela mogoča," je dejala Sugie, vodja tehnologije pri Linnaeus Bioscience. "Namesto tega smo skočili naravnost v to, da nam računalnik analizira vzorce na slikah."

Linnaeus se je povezal s strokovnjakinjo za tuberkulozo Tanyo Parish z otroškega raziskovalnega inštituta v Seattlu, da bi razvili BCP za mikobakterije. Novi sistem je že znatno pospešil raziskovalne zmogljivosti skupine za tuberkulozo in pomagal identificirati optimalne spojine kandidatov za razvoj zdravil.

"Kritični del napredovanja novih kandidatov za zdravila je opredelitev njihovega delovanja, kar je tehnično zahtevno in zahteva čas," je dejal Parish, soavtor študije. »Ta tehnologija razširja in pospešuje našo zmožnost za to, kar nam omogoča, da določimo prednost, na katere molekule naj delujemo glede na njihovo delovanje.M. Tuberkuloza. “

UC San Diego Biotech Spinoffs obravnava globalni zdravstveni izziv

Linnaeus Bioscience je bil razvit leta 2012 z UC San Diego, ki je obljubil, da bo spremenil podobo delovanja antibiotikov.

"Razvili smo bakterijsko citološko profiliranje in to nam je omogočilo pogled na bakterijske celice na nove načine," je dejal Joe Pogliano. »To nam je omogočiloRes vidišKako se celice soočajo z zdravljenjem z antibiotiki, da lahko razlagamo njihove osnovne mehanizme. To metodo opisujemo kot enakovredno izvajanju obdukcije v bakterijski celici. “

Ustanovitev Linnaeus Bioscience v regionalnem središču biotehnologije v San Diegu je Joeju in Kitu Poglianu omogočila, da sta tehnologijo BCP prinesla na trg, kjer so imela druga podjetja dostop do nje. Podjetje zdaj prejema vzorce z vsega sveta za hitro analizo in identifikacijo novih kandidatov za bakterijska zdravila.

Pogliano pripisuje zasluge biotehnološki skupnosti, zlasti zgodnjemu domu podjetja v inkubatorju JLABS v San Diegu, za podporo biotehnološkim podjetjem v zgodnji fazi, kar je ključnega pomena za rast in uspeh podjetja.

»Linnaeus Bioscience nam ne bi uspelo zagnati, če ne bi bilo podporne biotehnološke skupnosti in infrastrukture, zagotovljene v JLABS,« je dejal Pogliano. »Vsi zaposleni v Linnaeusu so doktorirali na UC San Diego.

Poleg Quacha, Pogliana in Sugie so s časopisom sodelovali še Marc Sharp, Sara Ahmed, Lauren Ames, Amala Bhagwat, Aditi Deshpande in Tanya Parish.

Viri: