Несмотря на огромную пользу, которую антибиотики принесли человечеству в борьбе с опасными болезнями, есть неприятная сторона: со временем бактерии вырабатывают устойчивость к таким препаратам, превращаясь в супербактерии. По оценкам Всемирной организации здравоохранения, в 2019 году из-за супербактерий умерло 1.27 миллиона человек по всему миру, и угроза продолжает расти.
При этом исследования показывают, что почти четверть лекарств, которые обычно не назначаются в качестве антибиотиков, например, препараты для лечения рака, диабета и депрессии, также способны убивать бактерии. Понимание механизмов, лежащих в основе токсичности некоторых таких лекарств для бактерий, может иметь далеко идущие результаты для медицины, пишет на платформе The Conversation биолог Мариана Ното Гильен из Массачусетского университета, которая со своими коллегами разработала новый метод машинного обучения: по её словам, он не только определяет, как неантибиотики убивают бактерии, но и может помочь найти новые бактериальные мишени для антибиотиков.
“Если неантибиотические препараты воздействуют на бактерии иначе, чем стандартные антибиотики, они могут послужить основой для разработки новых антибиотиков. Если же неантибиотики убивают бактерии так же, как и известные антибиотики, то их длительное применение, например, при лечении хронических заболеваний, может непреднамеренно способствовать развитию антибиотикорезистентности”, – пишет Гильен.
Чтобы выяснить, как “неантибиотики” убивают бактерии, ученые использовали метод генетического скрининга, который разработали для изучения того, как противораковые препараты воздействуют на бактерии. Этот метод позволяет определить, какие именно гены и клеточные процессы изменяются при мутации бактерий. Наблюдение за тем, как эти изменения влияют на выживание бактерий, позволяет исследователям сделать вывод о механизмах, с помощью которых эти лекарства убивают бактерии.
Команда собрала и проанализировала почти 2 миллиона случаев токсичности между 200 лекарствами и тысячами мутантных бактерий. Используя разработанный ими алгоритм машинного обучения для выявления сходства между различными препаратами, ученые объединили препараты в сеть на основе того, как они влияли на бактерии-мутанты.
Выяснилось, что неантибиотические и антибиотические препараты по-разному убивают бактериальные клетки.
Далее ученые вырастили сотни поколений бактерий, которые подвергались воздействию различных неантибиотических препаратов, обычно назначаемых для лечения тревожности, паразитарных инфекций и рака. Секвенирование геномов бактерий, которые развивались и приспосабливались к присутствию этих лекарств, позволило точно определить специфический бактериальный белок, на который нацелен триклабендазол — препарат, используемый для лечения паразитов, — чтобы убить бактерии. Отмечается, что современные антибиотики, как правило, не нацелены на этот белок.
Кроме того, обнаружено, что два других “неантибиотика”, использующие схожий с триклабендазолом механизм, также нацелены на тот же белок.
“Это продемонстрировало возможности “карт сходства лекарственных средств” для выявления препаратов с похожим механизмом уничтожения, даже если этот механизм еще неизвестен», – комментирует Гильен.
По ее мнению, сочетание генетического скрининга с машинным обучением может помочь “найти в стоге сена иглу”, способную убивать бактерии способами, которые исследователи раньше не использовали, что может спасти от развития у бактерий устойчивости к антибиотикам.
Ранее ученые заявили, что антибиотикорезистентность может развиться даже если человек не употребляет антибиотики.
Важно! Эта публикация основана на последних и актуальных научных исследованиях в сфере медицины и носит исключительно общеинформационный характер. Публикация не может быть основанием для установки каких-либо диагнозов. Если вы заболели или нуждаетесь в диагнозе, обратитесь к врачу!