Haben tödliche Superbakterien ihr Kryptonit gefunden?
Ein Algorithmus des maschinellen Lernens hat eine neue antibiotische Verbindung identifiziert, die Bakterienstämme abtötet, die gegen alle bekannten Antibiotika resistent sind.
Und zwar auf eine Weise, die es den Bakterien unmöglich macht, eine Resistenz dagegen zu entwickeln – und damit eines der größten Probleme der öffentlichen Gesundheit des 21.
Das KI-Computermodell, das von Forschern am Massachusetts Institute of Technology entwickelt wurde, kann innerhalb weniger Tage mehr als 100 Millionen chemische Verbindungen durchsuchen – und ist so programmiert, dass es potenzielle Antibiotika auswählt, die Bakterien mit anderen Mechanismen abtöten als die bestehenden Medikamente.
Es wurden mehrere potenzielle Verbindungen entdeckt, aber eine davon hat sich als besonders wirksamer Insektenkiller erwiesen.
Die Wissenschaftler haben das Molekül „Halicin“ genannt, zu Ehren von HAL, dem unheimlichen KI-System aus 2001: Odyssee im Weltraum.
Einer der Forscher bezeichnete das „erstaunliche“ Molekül als „wohl eines der stärksten Antibiotika, die je entdeckt wurden“.
Wissenschaftler neigen dazu, nicht zu sagen „wie immer“, aber das ist der Kern seiner Begeisterung.
Die meisten Tests wurden in Petrischalen durchgeführt.
Um jedoch die Wirksamkeit des Moleküls bei Tieren zu testen, wurden Mäuse einem äußerst resistenten Stamm von Acinetobacter baumannii ausgesetzt.
Dieses Bakterium hat viele im Irak und in Afghanistan stationierte US-Soldaten befallen und in einigen Fällen schwere Infektionen der Lunge, des Blutes und des Gehirns verursacht.
Eine Anwendung des neuen Wirkstoffs ließ die Infektionen innerhalb von 24 Stunden vollständig verschwinden.
Eine seltene gute Nachricht
Dies ist eine gute Nachricht in einem Forschungsbereich, der fast zum Stillstand gekommen ist.
Wie The New Daily kürzlich berichtete, haben die großen Pharmaunternehmen die teure Entwicklung neuer Antibiotikastämme aufgegeben – weil es sich nicht rechnet – und überlassen die Weltbevölkerung der Gnade von früher behandelbaren Krankheiten.
Die Weltgesundheitsorganisation machte auf dieses Problem aufmerksam und stellte fest, dass es bei der geringen Anzahl neuer Antibiotikastämme, die derzeit entwickelt werden, an der dringend benötigten Innovation mangelt.
Die MIT-Forschung ist insofern innovativ, als der Wirkstoff Halicin, der zuvor als Diabetesmedikament erprobt wurde, Bakterien auf eine neuartige Weise zu töten scheint.
Es scheint die Fähigkeit der Bakterien zu stören, einen so genannten elektrochemischen Gradienten über ihre Zellmembranen aufrechtzuerhalten.
Dieser Gradient ist unter anderem notwendig, um Adenosintriphosphat (ATP) zu produzieren – Moleküle, die Zellen zur Energiespeicherung verwenden. Wenn der Gradient zusammenbricht, sterben die Zellen.
Die Forscher vermuten, dass es für Bakterien schwierig sein könnte, gegen diese Art von Abtötungsmechanismus eine Resistenz zu entwickeln – eine verlockende Aussicht.
„Wir wollten eine Plattform entwickeln, die es uns ermöglicht, die Macht der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um ein neues Zeitalter der Entdeckung von Antibiotika-Medikamenten einzuläuten“, so Dr. James Collins, MIT-Professor für Medizintechnik, in einer vorbereiteten Erklärung.
Unser Ansatz enthüllte dieses erstaunliche Molekül, das wohl eines der stärksten Antibiotika ist, die je entdeckt wurden.“
Das richtige KI-Modell finden
Dr. Collins sagte, es gebe eine „wachsende Krise im Zusammenhang mit Antibiotikaresistenzen, die durch eine zunehmende Zahl von Krankheitserregern, die gegen bestehende Antibiotika resistent werden, und durch eine unzureichende Pipeline in der Biotech- und Pharmaindustrie für neue Antibiotika verursacht wird.“
Nach Angaben des MIT haben die Forscher ihren Algorithmus für maschinelles Lernen so konzipiert, dass er nach chemischen Merkmalen sucht, die Moleküle bei der Abtötung von E. coli wirksam machen.
Zu diesem Zweck trainierten sie das Modell auf etwa 2500 Moleküle, darunter etwa 1700 von der FDA zugelassene Medikamente und eine Reihe von 800 natürlichen Produkten.
Nachdem das Modell trainiert war, testeten die Forscher es mit dem Drug Repurposing Hub des Broad Institute, einer Bibliothek von etwa 6000 Verbindungen, die Gegenstand eines früheren Berichts über neue Krebsmedikamente von The New Daily war.
Das Modell wählte das jetzt als Halicin bekannte Molekül aus, dem eine starke antibakterielle Aktivität vorhergesagt wurde und das sich in seiner chemischen Struktur von allen bestehenden Antibiotika unterscheidet.
Mit einem anderen Machine-Learning-Modell zeigten die Forscher außerdem, dass dieses Molekül wahrscheinlich eine geringe Toxizität für menschliche Zellen aufweisen würde.
Die Forscher testeten Halicin gegen Dutzende von Bakterienstämmen, die von Patienten isoliert und in Laborschalen gezüchtet wurden, und stellten fest, dass es in der Lage war, viele behandlungsresistente Erreger abzutöten, darunter eine multiresistente Form der Tuberkulose und Erreger, die routinemäßig in Krankenhäusern vorkommen.
In dieser Studie stellten die Forscher fest, dass E. coli während eines 30-tägigen Behandlungszeitraums keine Resistenz gegen Halicin entwickelte.
Im Gegensatz dazu begannen die Bakterien innerhalb von ein bis drei Tagen eine Resistenz gegen das Antibiotikum Ciprofloxacin zu entwickeln, und nach 30 Tagen waren die Bakterien etwa 200 Mal resistenter gegen Ciprofloxacin als zu Beginn des Experiments.
Die Forscher planen weitere Studien mit Halicin in Zusammenarbeit mit einem Pharmaunternehmen oder einer gemeinnützigen Organisation, in der Hoffnung, es für den Einsatz beim Menschen zu entwickeln.