Yeni Yapay Zeka Ürünü Antibiyotik

MIT araştırmacıları, bir makine öğrenme algoritması kullanarak yeni güçlü bir antibiyotik bileşeni tanımladı. Laboratuvar testlerinde, ilaç bilinen tüm antibiyotiklere dirençli olanlar da dahil olmak üzere dünyanın en sorunlu hastalığa neden olan bakterilerin bir çoğunu öldürdü. Aynı zamanda iki farklı fare modeli üzerinde de enfeksiyonu temizledi.

Birkaç gün içinde yüz milyondan fazla kimyasal bileşeni tarayabilen bilgisayar modeli, mevcut ilaçlarınkinden farklı mekanizmalar kullanarak bakterileri öldüren potansiyel antibiyotikleri ortaya çıkarmak için tasarlanmıştır.

Tıp Mühendisliği ve MIT Tıp Mühendisliği ve Bilim Enstitüsü ve Biyolojik Mühendislik Profesörü James Collins “Yeni bir antibiyotik ilaç keşfi çağında yapay zekanın gücünü kullanmamıza izin verecek bir platform geliştirmek istedik” diyor. “Bizim yaklaşımımız tartışmasız keşfedilmiş en güçlü antibiyotik olan bu harika molekülü ortaya çıkardı.”

Yeni çalışmalarında, araştırmacılar ileride test edilmesi planlanan birkaç farklı umut verici aday antibiyotikler tanımladı. Modelin, ilaçların bakterileri öldürmesini sağlayan kimyasal yapılar hakkında öğrendiklerine dayanarak yeni ilaçlar tasarlamak için de kullanılabileceğine inanıyorlar.

MIT’nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarından (CSAIL) Delta Elektronik Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Profesörü Regina Barzilay, “Makine öğrenme modeli, geleneksel deneysel yaklaşımlar için aşırı derecede pahalı olabilecek büyük kimyasal alanları keşfedebilir,” diyor.

MIT’den Abdul Latif Jameel Sağlıkta Makine Öğrenimi Kliniği’nde öğretim üyeliği yapan Barzilay ve Collins, bugün Cell’de öne çıkan araştırmanın kıdemli yazarlarıdır. Makalenin ilk yazarı MIT’de doktora sonrası öğrenci olan Jonathan Stokes ve MIT ve Harvard Geniş Enstitüsü. Makalenin ilk yazarı MIT ve MIT Broad Enstitüsü ve Harvard’da doktora sonrası öğrenim gören Jonathan Stokes’dur.

Yeni Bir Veri Hattı

Son birkaç on yılda, çok az sayıda yeni antibiyotik geliştirildi ve yeni onaylanan antibiyotiklerin çoğu da mevcut ilaçların biraz farklı varyasyonlarıdır. Yeni antibiyotiklerin taranması için mevcut yöntemler genellikle aşırı maliyetlidir, önemli bir zaman yatırımı gerektirir ve genellikle dar bir kimyasal çeşitlilik spektrumu ile sınırlıdır.

Collins, “Antibiyotik direnci etrafında büyüyen bir krizle karşı karşıyayız ve bu durum, hem mevcut antibiyotiklere dirençli hale gelen patojen sayısında artış hem de yeni antibiyotikler için biyoteknoloji ve ilaç endüstrilerinde anemik bir veri hattı tarafından üretiliyor.” diyor.

Tamamen yeni bileşikler bulmaya çalışmak için Barzilay, Profesör Tommi Jaakkola ve öğrencileri Kevin Yang, Kyle Swanson ve daha önce belirli bakterileri öldürmek gibi bazı özelliklerle ilişkili moleküler yapılarını analiz etmek için eğitilebilecek makine öğrenimi bilgisayar modelleri geliştiren Wengong Jin ile birlikte çalıştı.

“In silico -moleküllerin bilgisayar destekli görselleştirilmesi” taraması için öngörülü bilgisayar modellerinin kullanılması fikri yeni değildir, ancak şimdiye kadar bu modeller ilaç keşfinde kullanmak için yeterince doğru değildi. Daha önce moleküller, belirli kimyasal grupların varlığını veya yokluğunu yansıtan vektörler olarak temsil ediliyordu. Bununla birlikte, yeni sinir ağları, molekülleri, daha sonra özelliklerini tahmin etmek için kullanılan sürekli vektörlerle eşleştirerek bu gösterimleri otomatik olarak öğrenebilir.

Bu araştırmada, araştırmacılar modellerini E.coli’yi öldürmede etkili moleküllerin kimyasal özelliklerini aramak üzere tasarladılar. Bunu yapmak için, modeli çeşitli yapılara ve çeşitli biyoaktivitelere sahip içerisinde 800 doğal ürünü ve yaklaşık 1.700 FDA onaylı ilacı da içeren yaklaşık 2.500 molekül üzerinde eğittiler.

Model eğitildikten sonra araştırmacılar, yaklaşık 6.000 bileşiğin bulunduğu bir kütüphane olan Broad Enstitüsü’nün Uyuşturucu Yeniden Yönetim Merkezinde test ettiler.

Model, güçlü antibakteriyel aktiviteye sahip olduğu ve mevcut herhangi bir antibiyotikten farklı bir kimyasal yapıya sahip olduğu tahmin edilen bir molekülü seçti. Farklı bir makine öğrenme modeli kullanarak, araştırmacılar aynı zamanda bu molekülün insan hücrelerine karşı düşük toksik düzeye sahip olacağını gösterdiler.

Araştırmacıların “2001: Bir Uzay Macerası” filminde kullanılan kurgusal yapay zeka sisteminden sonra “halicin” demeye karar verdikleri bu molekül, daha önce olası diyabet ilacı olarak araştırılmıştı. Araştırmacılar hastalardan ve laboratuvar yemeklerinden izole edilmiş çok sayıda virüs türüne karşı test etti ve Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii ve Mycobacterium tuberculosis de dahil olmak üzere tedaviye dirençli birçok bakteriyi öldürebileceğini buldu. İlaç, tedavisi zor bir akciğer patojeni olan Pseudomonas aeruginosa hariç, test ettikleri her türe karşı işe yaradı.

Halicin’in canlı hayvanlardaki etkinliğini test etmek için araştırmacılar, ilacı Irak ve Afganistan’da konuşlanmış birçok ABD askerini enfekte eden bir bakteri olan A. baumannii ile enfekte olmuş fareler üzerinde kullandılar. İlacın üzerinde test edildiği A. baumannii türü, bilinen tüm antibiyotiklere karşı dirençlidir, ancak “halicin” içeren bir merhem uygulanması, 24 saat içinde enfeksiyonları tamamen temizledi.

Ön çalışmalar, halicinin bakterilerin hücre zarları boyunca elektrokimyasal bir aşamalı değişimi koruma yeteneklerini bozarak öldürdüğünü göstermektedir. Bu aşamalı değişim, diğer fonksiyonların yanı sıra ATP (hücrelerin enerji depolamak için kullandığı moleküller) üretmek için gereklidir, bu nedenle aşamalı değişim bozulursa hücreler ölür. Araştırmacılar, bu tür bir öldürme mekanizmasına karşı bakterilerin direnç geliştirmesinin zor olabileceğini söylüyor.

Stokes, “Hücre zarı bileşenleri ile ilişkili olabilecek bir molekülle uğraşırken, hücre dış zarın kimyasını değiştirmek için bir veya birden fazla mutasyon geçiremez. Bunu gibi mutasyonlar evrimsel yoldan elde edebilmek için çok karmaşık mutasyonlardır.” diyor.

Bu çalışmada araştırmacılar, E. coli’nin 30 günlük tedavi süreci boyunca haisin’e karşı herhangi bir direnç geliştirmediğini bulmuşlardır. Bunun aksine , bakteriler bir ila üç gün içinde siprofloksasine (bir çeşit antibiyotik) direnç geliştirmeye başladılar ve 30 gün sonra bakteriler, deneyin başlangıcında olduğundan, siprofloksasine 200 kat daha dirençliydi.

Araştırmacılar, bir ilaç şirketi veya kar amacı gütmeyen bir kuruluş ile birlikte çalışarak insanlarda kullanılmak üzere geliştirilmesi umuduyla ileride daha fazla “halicin” çalışması yapmayı planlıyorlar.

Optimize Edilmiş Moleküller

Halisin’i tanımladıktan sonra araştırmacılar, aynı zamanda modellerini yaklaşık 1,5 milyar kimyasal bileşiğin çevrimiçi bir koleksiyonu olan ZINC15 veritabanından seçilen 100 milyondan fazla molekülü taramak için kullandılar. Sadece üç gün süren bu tarama, mevcut antibiyotiklerden yapısal olarak farklı olan ve insan hücrelerine karşı toksik olmadığı tahmin edilen 23 adayı tespit etti.

Beş bakteri türüne karşı yapılan laboratuvar testlerinde, araştırmacılar sekiz molekülün antibakteriyel aktivite gösterdiğini ve iki tanesinin özellikle güçlü olduğunu buldu. Araştırmacılar şimdi bu molekülleri daha fazla test etmeyi ve ZINC15 veritabanının daha fazlasını taramayı planlıyorlar.

Araştırmacılar ayrıca modellerini yeni antibiyotikler tasarlamak ve mevcut molekülleri optimize etmek için kullanmayı planlıyorlar. Örneğin, modele belirli bir antibiyotiğin sadece belirli bakterileri hedefleyen özelliklerini ekleyerek hastanın sindirim sisteminde yararlı bakterilerin öldürülmesini engelleyebilir.

Çeviri: Kutlay Usta

Kaynak: Science Daily

Bir cevap yazın