Искусственный интеллект помогает в поиске новых антибиотиков

Искусственный интеллект предлагает ценную помощь в условиях всё более актуального поиска новых антибиотиков. Умное программное обеспечение, разработанное аспирантом из Лейдена Александром Клостерманом, проанализировало геномы бактерий и обнаружило кластеры ДНК, кодирующие белки с антибиотическим эффектом. "Этот новый метод поиска чрезвычайно перспективен".

Исследование было опубликовано 12 января в PLOS Biology. Профессор молекулярной биотехнологии Жиль ван Везель из Лейденского института биологии (IBL) инициировал работу совместно с приглашённым профессором Марниксом Медемой. "Мы знали, что найти новые антибиотики должно быть возможно, если искать в геноме бактерий совершенно иным способом".

Классический поиск исчерпан

Классический поиск антибиотиков для борьбы с бактериальными заболеваниями включает культивирование бактерий или плесени, которые могут их производить. В 1928 году Александр Флеминг случайно открыл первый антибиотик из-за загрязнения в чашке Петри. Это был пенициллин, производимый грибком. С тех пор исследователи культивировали другие микроорганизмы, проверяя, производят ли они молекулы, способные подавлять бактерии.

Сегодня всё больше бактерий становятся устойчивыми к антибиотикам. Это означает потребность в новых препаратах, но классический метод поиска с использованием культур исчерпан. В лаборатории бактерии не производят все антибиотики, которые закодированы в их геноме.

Критерии для поиска антибиотического кода

Ван Везель: "Чтобы найти участок ДНК, кодирующий возможный антибиотик, нужно учитывать несколько факторов. Все гены, кодирующие антибиотики, расположены близко друг к другу в кластере. Там должен быть ген, который указывает, что молекула покидает клетку бактерии: бактерия всегда выделяет антибиотик. Эта ДНК не должна присутствовать у всех бактерий. Производство антибиотиков — специализированная функция, ограниченная лишь некоторыми бактериями. Мы приняли критерий, что она должна присутствовать у 10–30% изученных нами видов".

Ван Везель знал, что искать, но не знал, как технически это реализовать. "Поэтому я работал с Марниксом Медемой, специалистом по биоинформатике из Вагенингенского университета. Он способен создавать программное обеспечение для поиска в ДНК бактерий".

Медема говорит: "Этот совместный проект стал моим первым сотрудничеством с Лейденским университетом". Сотрудничество продолжится, так как с мая 2020 года Медема занимает гостевую кафедру Ван дер Клаува в IBL.

Тёзка Флеминга, столетие спустя

Идеи Ван Везеля и Медемы взялся реализовать аспирант Александр Клостерман, который, по случайности, носит то же имя, что и первооткрыватель пенициллина, Александр Флеминг. Почти столетие спустя после открытия своего знаменитого предшественника, Клостерман под руководством Медемы разработал ПО, способное искать по заданным критериям. Программа идентифицировала 42 новых типа кластеров генов в ДНК, соответствующих необходимым условиям. Эти гены потенциально могут кодировать "прекурсоры", которые позже станут белками с антибиотическим эффектом.

Пристинин: основа для новых лекарств?

Ван Везель: "Один из этих 42 кластеров лучше всего соответствовал всем нашим условиям и также встречался у типа бактерий, с которыми мы легко могли работать в лаборатории". Исследователям удалось заставить эту бактерию произвести небольшое количество пристинина — вещества, которое синтезируется с помощью идентифицированного программой генного кластера.

Пристинин относится к новой подгруппе так называемых лантипептидов, к которым принадлежат многие антибиотики. Самый известный из них — низин, широко используемый в качестве консерванта в таких продуктах, как сыр. Клеточный механизм, производящий пристинин, сильно отличается от механизма производства низина, поэтому обычное ПО не распознало его ДНК как потенциально интересную. Благодаря искусственному интеллекту, теперь это возможно.

Потенциальное применение пристинина ещё предстоит определить. Остальные 41 генный кластер, идентифицированный новым ПО, также представляют интерес для дальнейших исследований. Ван Везель: "Наша работа — это открытая наука; всё выложено онлайн, поэтому любая исследовательская группа может этим воспользоваться". Проект финансируется Chemistry Top Sector. Ван Везель координирует в этой группе проект Syngenopep, целью которого является поиск новых белковых антибиотиков. Ван Везель: "Этот новый метод поиска открывает огромные возможности для систематического выявления новых антибиотиков".