تصميم مضادات حيوية جديدة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لمكافحة البكتيريا المقاومة للأدوية
مقدمة
في دراسة رائدة نشرت في مجلة Cell، استخدم باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم مضادات حيوية جديدة فعالة ضد نوعين من العدوى البكتيرية الصعبة العلاج: المُنَيْسِياتُ السُّحْفِيّة المقاومة للأدوية (Neisseria gonorrhoeae) والعِنقُودِيّة الذهبية المقاومة للأدوية المتعددة (MRSA). وقد أظهر هذا البحث إمكانات هائلة للذكاء الاصطناعي في مجال اكتشاف وتطوير الأدوية، خاصةً في مواجهة التحدي المتزايد لمقاومة مضادات الميكروبات.
منهجية البحث
اعتمد الباحثون على خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم أكثر من 36 مليون مركب محتمل، ثم قاموا بفحصها حاسوبياً لتحديد خصائصها المضادة للميكروبات. وقد تميزت المركبات المرشحة الأفضل ببنية كيميائية فريدة تختلف عن جميع المضادات الحيوية الحالية، كما يبدو أنها تعمل عبر آليات جديدة من خلال تعطيل أغشية الخلايا البكتيرية. استخدم الباحثون منهجين رئيسيين:
- المنهج القائم على الشظايا: حيث قاموا بتوجيه خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتصميم جزيئات بناءً على شظية كيميائية محددة أظهرت فعالية مضادة للميكروبات ضد المُنَيْسِياتُ السُّحْفِيّة.
- المنهج التوليدي الحر: حيث سمحوا للخوارزميات بتوليد الجزيئات بحرية، دون قيود محددة سوى القواعد العامة لتكوين الجزيئات الكيميائية.
تم استخدام خوارزميتين رئيسيتين في توليد المركبات:
- CReM (Chemically Reasonable Mutations): تبدأ هذه الخوارزمية بجزيء معين يحتوي على الشظية الكيميائية المستهدفة، ثم تقوم بتوليد جزيئات جديدة عن طريق إضافة أو استبدال أو حذف ذرات ومجموعات كيميائية.
- F-VAE (Fragment-based Variational Autoencoder): تستخدم هذه الخوارزمية شظية كيميائية لبناء جزيء كامل من خلال تعلم أنماط تعديل الشظايا الشائعة.
النتائج
أدى هذا البحث إلى تحديد مركبين واعدين:
- NG1: فعال في قتل المُنَيْسِياتُ السُّحْفِيّة المقاومة للأدوية في المختبر وفي نموذج حيواني. يتفاعل NG1 مع بروتين LptA، وهو هدف دوائي جديد متورط في تركيب الغشاء الخارجي للبكتيريا.
- DN1: أظهر فعالية قوية ضد العنقودية الذهبية المقاومة للأدوية المتعددة (MRSA) في المختبر وفي نموذج حيواني. يبدو أن هذا المركب يتداخل مع أغشية الخلايا البكتيرية، ولكن بتأثيرات أوسع لا تقتصر على التفاعل مع بروتين محدد.
الاستنتاجات
يُظهر هذا البحث إمكانات هائلة للذكاء الاصطناعي في تطوير مضادات حيوية جديدة لمكافحة البكتيريا المقاومة للأدوية. وقد تمكن الباحثون من تصميم مركبات فريدة تعمل عبر آليات جديدة، مما يُفتح آفاقاً جديدة في مجال مكافحة العدوى البكتيرية. ويُواصل فريق البحث التعاون مع منظمة Phare Bio لتعديل المركبات NG1 و DN1 وجعلها مناسبة لاختبارات إضافية، بالإضافة إلى تطبيق هذه التقنيات على أنواع أخرى من البكتيريا الممرضة. يُعد هذا البحث خطوة هامة في معركة مكافحة مقاومة مضادات الميكروبات، التي تُشكل تهديداً خطيراً للصحة العامة العالمية.
اترك تعليقاً