رسم صورة كاملة عن كيفية عمل المضادات الحيوية

تعلم الآلة يكشف مسارات الأيض تعطلت بسبب المخدرات, تقدم أهدافا جديدة لمكافحة المقاومة. معظم العمل المضادات الحيوية عن طريق التداخل مع الوظائف الحيوية مثل تكرار الحمض النووي أو بناء جدار الخلية البكتيرية. ومع ذلك, وتمثل هذه الآليات فقط جزء من الصورة الكاملة لكيفية عمل المضادات الحيوية.

في دراسة جديدة للعمل المضادات الحيوية, طور الباحثون MIT نهج التعلم الآلي الجديد لاكتشاف آلية إضافية تساعد بعض المضادات الحيوية تقتل البكتيريا. وتتضمن هذه الآلية الثانوية تفعيل عملية التمثيل الغذائي البكتيري من النيوكليوتيدات التي تحتاجها الخلايا لتكرار الحمض النووي.

وقال "هناك مطالب الطاقة الهائلة الملقاة على الخلية نتيجة الإجهاد المخدرات. تتطلب هذه المطالب الطاقة استجابة الأيض, وبعض المنتجات الثانوية الأيضية سامة ويساهم في قتل الخلايا,"يقول جيمس كولينز, أستاذ Termeer الهندسة الطبية والعلوم في معهد MIT للهندسة والعلوم الطبية (IMES) وقسم الهندسة البيولوجية, ومؤلف بارز في دراسة. كولينز هو أيضا الكلية تشارك في قيادة عيادة جميل عبد اللطيف لآلة التعلم في الصحة.

يمكن استغلال هذه الآلية تساعد الباحثين لاكتشاف الأدوية الجديدة التي يمكن استخدامها جنبا إلى جنب مع المضادات الحيوية لتعزيز قدرة قتلهم, ويقول الباحثون.

جايسون يانغ, عالم أبحاث IMES, هو المؤلف الرئيسي لورقة, الذي يظهر في مايو 9 قضية زنزانة. وتشمل مؤلفين آخرين سارة رايت, حاوية MIT منغ الأخيرة; ميغان هامبلين, فني البحوث معهد برود السابق; ميغيل Alcantar, طالب دراسات عليا MIT; أليسون Lopatkin, ومرحلة ما بعد الدكتوراه IMES; دوغلاس مكلوسكي ولارس Schrubbers مركز مؤسسة نوفو نورديسك لBiosustainability; سانجيتا ساتيش وأمير نيلي, كل من الخريجين الجدد من جامعة بوسطن; برنارد بالسون, أستاذ الهندسة الحيوية في جامعة كاليفورنيا في سان دييغو; وغراهام ووكر, أستاذ معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا البيولوجيا.

"أبيض مربع" آلة التعلم

درسوا كولينز ووكر آليات عمل المضادات الحيوية لسنوات عديدة, وأظهرت عملهم أن العلاج بالمضادات الحيوية يميل إلى خلق قدر كبير من الإجهاد الخلوية التي تجعل مطالب ضخمة للطاقة في الخلايا البكتيرية. في دراسة جديدة, قررت كولينز ويانغ على اتخاذ نهج التعلم آلة لمعرفة كيف حدث ذلك وما هي العواقب.

قبل أن تبدأ النمذجة أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم, أجرى الباحثون مئات من التجارب في E. القولونية. معاملتهم البكتيريا مع واحد من ثلاثة مضادات حيوية - الأمبيسلين, سيبروفلوكساسين, أو الجنتاميسين, وفي كل تجربة, كما أنها وأضاف أحد حول 200 نواتج الأيض المختلفة, بما في ذلك مجموعة من الأحماض الأمينية, الكربوهيدرات, والنيوكليوتيدات (لبنات بناء DNA). لكل مزيج من المضادات الحيوية والأيضية, قاسوا الآثار المترتبة على بقاء الخلية.

"كنا مجموعة متنوعة من اضطرابات التمثيل الغذائي بحيث يمكننا أن نرى آثار التمثيل الغذائي النوكليوتيدات إقلاق, استقلاب الأحماض الأمينية, وأنواع أخرى من الشبكات الفرعية الأيض,"من يقول. "أردنا أن نفهم الأساس الذي المسارات الأيضية لم يسبق وصفه قد يكون من المهم بالنسبة لنا أن نفهم كيف تقتل المضادات الحيوية."

وقد استخدمت العديد من الباحثين الآخرين نماذج للتعلم آلة لتحليل البيانات من التجارب البيولوجية, من خلال تدريب خوارزمية لتوليد التوقعات استنادا إلى بيانات تجريبية. ومع ذلك, هذه النماذج هي عادة "الصندوق الأسود,"وهذا يعني أنها لا تكشف عن الآليات التي تكمن وراء توقعاتهم.

للالتفاف على هذه المشكلة, استغرق فريق MIT نهجا جديدا أن يسمونه "أبيض مربع" آلة التعلم. بدلا من تغذية البيانات الخاصة بهم مباشرة إلى خوارزمية للتعلم آلة, لأول مرة تجلى ذلك من خلال نموذج حاسوبي الجينوم النطاق لل E. القولونية الأيض التي تميزت مختبر بالسون ل. وهذا ما سمح لهم لتوليد مجموعة من "الدول التمثيل الغذائي" التي وصفها البيانات. ثم, أنها تتغذى هذه الدول إلى خوارزمية للتعلم آلة, الذي كان قادرا على تحديد الروابط بين مختلف الدول ونتائج العلاج بالمضادات الحيوية.

لأن الباحثين يعرفون بالفعل الظروف التجريبية التي أنتجت كل دولة, أنهم كانوا قادرين على تحديد المسارات الأيضية كانت مسؤولة عن مستويات أعلى من موت الخلايا.

"ما علينا أن نظهر هنا هو أن طريق الحصول على محاكاة الشبكة أولا تفسير البيانات ومن ثم وجود خوارزمية للتعلم آلة بناء نموذج تنبؤي لدينا الظواهر الفتك المضادات الحيوية, البنود التي تحصل يختارهم أن نموذج تنبؤي أنفسهم الخريطة مباشرة على الممرات التي كنا قادرين على التحقق من صحة تجريبيا, وهي مثيرة للغاية,"من يقول.

ماركوس السرية, وهو أستاذ مشارك في الهندسة الحيوية في جامعة ستانفورد, يقول هو خطوة هامة نحو تبين أن التعلم يمكن استخدام الجهاز الدراسة للكشف عن الآليات البيولوجية التي تربط المدخلات والمخرجات.

"مادة الاحياء, خاصة بالنسبة للتطبيقات الطبية, هو كل شيء عن آلية,"يقول السرية, الذي لم يشارك في البحث. "أنت تريد أن تجد ما هو druggable. لأحياء نموذجية, لم يكن من معنى للعثور على هذه الأنواع من الروابط دون أن يعرفوا لماذا يتم ربط المدخلات والمخرجات ".

الإجهاد الأيضي

حقق هذا النموذج اكتشاف الرواية التي النوكليوتيدات الأيض, خصوصا استقلاب البيورين مثل الأدينين, يلعب دورا رئيسيا في قدرة المضادات الحيوية لقتل الخلايا البكتيرية. العلاج بالمضادات الحيوية يؤدي إلى الإجهاد الخلوي, والذي يسبب الخلايا لتشغيل منخفضة على النيوكليوتيدات البيورين. جهود الخلايا على زيادة الإنتاج من هذه النيوكليوتيدات, التي هي ضرورية لDNA النسخ, زيادة التمثيل الغذائي الكلي للخلايا ويؤدي إلى تراكم المنتجات الثانوية الأيض الضارة التي يمكن أن تقتل الخلايا.

واضاف "نعتقد الآن ما يحدث هو أنه ردا على هذا نضوب البيورين شديد جدا, تتحول الخلايا على عملية التمثيل الغذائي البيورين في محاولة للتعامل مع هذا, لكن البيورين الأيض في حد ذاته هو جدا مكلفة بنشاط وحتى هذا تضخيم الخلل energic أن الخلايا تواجه بالفعل,"من يقول.

وتشير النتائج إلى أنه قد يكون من الممكن لتعزيز تأثير بعض المضادات الحيوية عن طريق تسليمها جنبا إلى جنب مع الأدوية الأخرى التي تحفز النشاط الأيضي. "اذا تمكنا من نقل الخلايا إلى حالة أكثر إرهاقا بقوة, وحمل الخلية لتشغيل المزيد من النشاط الأيضي, هذا قد يكون وسيلة لتحفيز المضادات الحيوية,"من يقول.

يمكن لل"أبيض مربع" نهج النمذجة المستخدمة في هذه الدراسة أيضا أن تكون مفيدة لدراسة كيفية أنواع مختلفة من المخدرات تؤثر على أمراض مثل السرطان, داء السكري, أو الأمراض العصبية, ويقول الباحثون. أنها تستخدم الآن نهجا مماثلا لدراسة كيفية السل يبقى العلاج بالمضادات الحيوية ويصبح مقاومة المخدرات.

مصدر: HTTP://news.mit.edu قبل آن ترافتون