Scientists use AI to find promising new antibiotic to fight evasive hospital superbug

Scientists use AI to find promising new antibiotic to fight evasive hospital superbug

Phys.org shared a study completed by scientists at McMaster University and the Massachusetts Institute of Technology who employed artificial intelligence to identify a new antibiotic that may be used in the fight against a deadly and drug-resistant pathogen. These scientists believe that this process can also be used to discover other antibiotics that could treat many other challenging bacteria that target vulnerable hospital patients.

According to the World Health Organization, there’s an urgent need for new drugs to treat Acinetobacter baumannii, one of the world’s most dangerous antibiotic-resistant bacteria, which can cause pneumonia, meningitis and infect wounds. A. baumanni, which is typically found in hospital settings, can survive on surfaces for long periods and can pick up DNA from other species of bacteria in its environment, including antibiotic-resistance genes.

Researchers from this study employed an “artificial intelligence algorithm to predict new structural classes of antibacterial molecules, and identified a new antibacterial compound, which they have named abaucin.” They believe Abaucin is especially promising because it “only targets A. baumannii, a crucial finding which means the pathogen is less likely to rapidly develop drug resistance, and which could lead to more precise and effective treatments.” Previous conventional methods for discovering new antibiotics are time-consuming, costly and limited in scope, while new, modern algorithmic approaches have the capability to access hundreds of millions of molecules with antibacterial properties.

“This work validates the benefits of machine learning in the search for new antibiotics. Using AI, we can rapidly explore vast regions of chemical space, significantly increasing the chances of discovering fundamentally new antibacterial molecules,” states Jonathan Stokes, lead author on the paper and an assistant professor in McMaster’s Department of Biomedicine & Biochemistry. Stokes adds, “AI methods afford us the opportunity to vastly increase the rate at which we discover new antibiotics, and we can do it at a reduced cost. This is an important avenue of exploration for new antibiotic drugs.”

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May 2023

TRADUCCIÓN DE GOOGLE:

Los científicos usan IA para encontrar un nuevo antibiótico prometedor para combatir la superbacteria hospitalaria evasiva

Phys.org compartió un estudio realizado por científicos de la Universidad McMaster y el Instituto de Tecnología de Massachusetts que emplearon inteligencia artificial para identificar un nuevo antibiótico que puede usarse en la lucha contra un patógeno mortal y resistente a los medicamentos. Estos científicos creen que este proceso también se puede usar para descubrir otros antibióticos que podrían tratar muchas otras bacterias desafiantes que se dirigen a pacientes hospitalarios vulnerables.

Según la Organización Mundial de la Salud, existe una necesidad urgente de nuevos medicamentos para tratar Acinetobacter baumannii, una de las bacterias resistentes a los antibióticos más peligrosas del mundo, que puede causar neumonía, meningitis e infectar heridas. A. baumanni, que normalmente se encuentra en entornos hospitalarios, puede sobrevivir en las superficies durante períodos prolongados y puede recoger ADN de otras especies de bacterias en su entorno, incluidos los genes de resistencia a los antibióticos.

Los investigadores de este estudio emplearon un “algoritmo de inteligencia artificial para predecir nuevas clases estructurales de moléculas antibacterianas e identificaron un nuevo compuesto antibacteriano, al que llamaron abaucina”. Creen que Abaucin es especialmente prometedor porque “solo se dirige a A. baumannii, un hallazgo crucial que significa que es menos probable que el patógeno desarrolle rápidamente resistencia a los medicamentos, y que podría conducir a tratamientos más precisos y efectivos”. Los métodos convencionales anteriores para descubrir nuevos antibióticos requerían mucho tiempo, eran costosos y tenían un alcance limitado, mientras que los enfoques algorítmicos nuevos y modernos tienen la capacidad de acceder a cientos de millones de moléculas con propiedades antibacterianas.

“Este trabajo valida los beneficios del aprendizaje automático en la búsqueda de nuevos antibióticos. Con la IA, podemos explorar rápidamente vastas regiones del espacio químico, lo que aumenta significativamente las posibilidades de descubrir moléculas antibacterianas fundamentalmente nuevas”, afirma Jonathan Stokes, autor principal del artículo. y profesor asistente en el Departamento de Biomedicina y Bioquímica de McMaster. Stokes agrega: “Los métodos de IA nos brindan la oportunidad de aumentar enormemente la velocidad a la que descubrimos nuevos antibióticos, y podemos hacerlo a un costo reducido. Esta es una importante vía de exploración para nuevos antibióticos”.

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mayo 2023