II

1 кредит

Ученые из группы машинной биологии Пенсильванского университета разработали то, что они называют новаторским подходом к открытию лекарств, который использует искусственный интеллект для обнаружения антибиотиков в вымерших организмах. В недавно опубликованном исследовании в Cell Host and Microbe команда описала использование технологии «молекулярного воскрешения» для обнаружения антимикробных пептидов (AMP) у наших ближайших родственников гоминидов, неандертальцев и денисовцев. Первоначальные тесты показали, что недавно обнаруженные архаичные пептиды, зашифрованные в этих вымерших человеческих белках, проявляют противоинфекционную активность против бактериальных инфекций на различных доклинических моделях in vivo. Это достижение может ознаменовать начало новой главы в поисках антибиотиков и других ценных биомолекул, позволяя ученым использовать ИИ и систематически исследовать давно вымершие организмы, чтобы помочь нам лучше понять молекулярное разнообразие жизни и пространство последовательностей.

Старший и соответствующий автор Сезар де ла Фуэнте-Нунес, доктор философии, и его коллеги сообщили о своем исследовании в статье под названием «Молекулярное восстановление антимикробных пептидов, обеспечиваемое машинным обучением». В своей статье команда пришла к выводу: «Эти результаты показывают, что поиск зашифрованных пептидов (EP) на основе машинного обучения может идентифицировать стабильные, нетоксичные AMP… мы устанавливаем молекулярное восстановление посредством добычи палеопротеомов в качестве основы для открытия антибактериальных лекарств».

Восстановление вымирания относится к процессу воскрешения вымерших видов, и основное внимание уделяется возрождению целых организмов. «Идея реинтродукции вымерших организмов в существующую окружающую среду захватила общественное и научное воображение», — пишут авторы, но эта концепция действительно поднимает «глубокие этические и экологические вопросы». Напротив, молекулярное возрождение направлено на воскрешение вымерших молекул — нуклеиновых кислот, белков и других соединений, которые больше не кодируются живыми организмами, — а не целых организмов, как средство решения современных проблем. «Синтезируя только изолированные соединения, молекулярное восстановление позволяет обойти многие этические и технические проблемы, возникающие при восстановлении всего организма», — продолжили исследователи. «Такие молекулы могут иметь биомедицинскую или экономическую ценность, укрепляя защиту от будущих проблем, которые напоминают стрессоры из окружающей среды прошлого, включая изменение климата или вспышки инфекционных заболеваний».

Технически молекулярное воскрешение представляет собой более достижимый и контролируемый процесс по сравнению с воскрешением целых организмов. Этот подход использует новейшие возможности машинного обучения, синтетической биологии и химии для обнаружения, синтеза и тестирования вымерших молекул в лабораторных условиях. Тогда у ученых появится возможность подключиться к ранее неисследованному пространству молекулярных последовательностей и получить представление об истории эволюции и потенциальных функциях этих молекул без необходимости сложных процедур воскрешения.

В своем недавно опубликованном исследовании ученые использовали стратегию молекулярного воскрешения, основанную на искусственном интеллекте, для поиска антимикробных пептидов (зашифрованных пептидов), скрытых в вымерших и существующих человеческих белках. Чтобы добиться этого, они использовали модель машинного обучения panCleave, предназначенную для прогнозирования сайта расщепления на уровне протеома. «Этот инструмент машинного обучения (МО) с открытым исходным кодом использует пан-протеазный классификатор сайтов расщепления для выполнения вычислительного протеолиза: расщепления in silico человеческих белков на пептидные фрагменты», — объяснили они. Примечательно, что ученые обнаружили, что эта модель машинного обучения превзошла несколько классификаторов сайтов расщепления, специфичных для протеаз, для трех современных человеческих каспаз, несмотря на ее пан-протеазный дизайн.

В экспериментах in vitro выявлена ​​антимикробная активность как современных ЭП (МВП), так и архаичных фрагментов белков, выявленных с помощью подхода машинного обучения. Далее команда оценила ведущие пептиды, чтобы понять их механизм действия, устойчивость к протеолизу и эффективность в качестве противоинфекционных агентов на двух доклинических моделях мышей. «Антимикробная активность наблюдалась in vitro для современных и архаичных фрагментов белка, идентифицированных с помощью panCleave. Свинцовые пептиды показали устойчивость к протеолизу и продемонстрировали переменную проницаемость мембран», — написали они.