Integrated Biosciences ontdekt nieuwe antibiotica die MRSA en andere ziektekiemen kunnen doden met behulp van AI-software voor geneesmiddelenontwikkeling
Integrated Biosciences heeft een nieuwe klasse antibiotica ontdekt die effectief zijn in het doden van antibiotica-resistente MRSA en andere ziektekiemen. Het bedrijf heeft hiervoor gebruik gemaakt van AI deep learning, getraind op de belangrijkste onderdelen van de huidige antibiotica die dodelijk zijn. Deze ontdekking helpt het groeiende probleem van geneesmiddelresistente bacteriën tegen te gaan.
Methicilline-resistente staphylococcus aureus is een voorbeeld van een bacterie die steeds resistenter wordt tegen medicijnen. De huidige antibiotica verliezen hun effectiviteit omdat het aantal sterfgevallen jaarlijks toeneemt. Duizenden mensen sterven aan MRSA-infecties en het sterftecijfer na infectie is, zelfs bij niet-symptomatische dragers, veel hoger dan normaal.
Traditionele methodes om antibiotica te ontdekken kosten al gauw meer dan 1 miljard dollar en nemen tientallen jaren in beslag. Integrated Biosciences liet hun AI zoeken naar levensvatbare antibiotica door een reeks van 12 miljoen kandidaten, waarbij alleen software werd gebruikt in plaats van laboratoriumwerk. De AI werd getraind om te weten welke aspecten van een molecuul leiden tot hoge antibiotische activiteit en vooral toxiciteit. Dit omzeilde het vervelende werk dat nodig was om kandidaten één voor één in het lab te isoleren en te testen.
Hoewel de snelle ontdekking van een nieuwe klasse antibiotica verbazingwekkend is, gezien de recente schaarste op dit gebied, moeten nieuwe medicijnen nog steeds zorgvuldig getest worden in dierlijke en menselijke studies, dus het duurt nog jaren voordat ze op de markt komen. Sportatleten en kinderen zijn vatbaar voor infecties vanwege de aard van hun spel, maar zelfs het delen van besmette scheermesjes kan MRSA verspreiden. In de tussentijd kunt u thuis antibiotica-resistente MRSA en andere ziektekiemen op oppervlakken en speelgoed doden met een EPA geregistreerd ontsmettingsmiddel (zoals dit bij Amazon)(zoals dit bij Amazon).
Integrated Biosciences kondigt Nature-publicatie aan waarin een nieuwe klasse antibiotica wordt geïdentificeerd die ontdekt is via het AI-platform van het bedrijf
Publicatie valideert het gebruik van verklaarbare deep learning bij het ontdekken van geneesmiddelen en identificeert een nieuwe klasse antibiotica, een van de weinige in 60 jaar
Antimicrobiële resistentie is een crisis voor de volksgezondheid die naar verwachting tegen 2050 wereldwijd 10 miljoen mensen per jaar het leven zal kosten, en alleen al MRSA doodt elk jaar meer dan 10.000 mensen in de VS. Onderzoekers van Integrated Biosciences hebben de allereerste klasse antibiotica ontdekt die geïdentificeerd is met behulp van een nieuwe en verklaarbare kunstmatige intelligentie. Deze antibiotica doden specifiek en krachtig MRSA en andere bacteriële ziekteverwekkers. (Foto: Business Wire)
20 december 2023 11:00 AM Eastern Standard Time
SAN CARLOS, Calif.--(BUSINESS WIRE)--Integrated Biosciences, een biotechnologiebedrijf dat baanbrekend werk verricht op het gebied van synthetische biologie en machinaal leren om therapeutica van de volgende generatie te ontwikkelen voor aan ouderdom gerelateerde ziekten, kondigde vandaag de publicatie in het tijdschrift Nature aan van een door vakgenoten getoetst manuscript waarin de toepassing van zijn platform wordt beschreven bij de ontdekking van een nieuwe klasse antibiotica met kleine moleculen die in staat zijn antibioticaresistentie aan te pakken. Deze ontdekking vertegenwoordigt een van de eerste nieuwe klassen antibiotica in de afgelopen 60 jaar en is de eerste die ontdekt is met behulp van een AI-platform dat gebouwd is rond verklaarbaar diep leren. Het artikel, getiteld "Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning", is mede geschreven door een team van 21 onderzoekers, onder leiding van Felix Wong, Ph.D., medeoprichter van Integrated Biosciences, en James J. Collins, Ph.D., Termeer Professor of Medical Engineering and Science aan het MIT en stichtend voorzitter van de wetenschappelijke adviesraad van Integrated Biosciences.
Andere medewerkers waren onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT), het Broad Institute van MIT en Harvard, het Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering en het Leibniz Institute of Polymer Research in Dresden, Duitsland. In hun studie hebben de onderzoekers virtueel meer dan 12 miljoen kandidaat-verbindingen gescreend om deze nieuwe klasse antibiotica te identificeren.
"Deze ontdekking van een nieuwe klasse antibiotica is een baanbrekend resultaat dat aantoont dat kunstmatige intelligentie en verklaarbaar diep leren op unieke wijze in staat zijn om de ontdekking van geneesmiddelen te katalyseren," zei Dr. Wong. "Ons werk maakt verschillende krachtige modellen voor het nauwkeurig voorspellen van zowel antibiotische activiteit als toxiciteit openbaar. Belangrijk is dat dit een van de eerste demonstraties is dat deep learning-modellen kunnen verklaren wat ze voorspellen, met onmiddellijke en verreikende implicaties voor de manier waarop geneesmiddelen worden ontdekt en hoe efficiënt we nieuwe geneesmiddelen kunnen vinden met behulp van AI."
Satotaka Omori, Ph.D., medeoprichter en hoofd van Aging Biology bij Integrated Biosciences, en auteur van de publicatie, zei: "Een belangrijke implicatie van deze studie is dat deep learning-modellen bij het ontdekken van geneesmiddelen verklaarbaar kunnen, en in veel gevallen zouden moeten, worden gemaakt. Hoewel AI invloed blijft hebben, wordt het ook beperkt door de vele black box-modellen die vaak worden gebruikt en die het onderliggende besluitvormingsproces versluieren. Door deze zwarte dozen te openen, willen we meer generaliseerbare inzichten creëren die wellicht nuttiger zijn bij het versnellen van het gebruik en de ontwikkeling van de volgende generatie benaderingen voor het ontdekken van medicijnen."
In deze baanbrekende aanpak trainde het team van onderzoekers deep learning-modellen op experimenteel gegenereerde gegevens om de antibiotische activiteit en toxiciteit van een verbinding te voorspellen. Geïnspireerd door AI die in andere contexten wordt gebruikt, waaronder de AlphaGo-gamingtechnologie van DeepMind, ontwierpen de auteurs nieuwe modellen om te verklaren welke delen van een molecuul belangrijk zijn voor de antibiotische activiteit. Het resultaat was een nieuwe klasse antibiotica met krachtige activiteit tegen meervoudig resistente ziekteverwekkers. In één reeks experimenten testten de onderzoekers een kandidaat-antibioticum in muismodellen van MRSA-infectie en ontdekten dat het zowel plaatselijk als systemisch werkzaam was, wat erop wijst dat de verbinding geschikt zou kunnen zijn voor verdere ontwikkeling als behandeling voor ernstige en sepsis-gerelateerde bacteriële infecties.
"Dit is een belangrijke validatie van hoe belangrijk de integratie van AI en verklaarbaar diep leren zal zijn voor het overwinnen van enkele van de meest lastige uitdagingen in de geneeskunde, in dit geval antibioticaresistentie," zei Dr. Collins. "Voortbouwend op deze validerende studies en vergelijkbare benaderingen, is het Integrated Biosciences team klaar om hun integratie van synthetische biologie en een diep begrip van cellulaire stress verder te versnellen om een belangrijke onbeantwoorde behoefte aan nieuwe behandelingen voor leeftijdsgerelateerde ziekten aan te pakken."
"In elke geneesmiddelenklasse zijn er vaak hardnekkige problemen die de klinische ontwikkeling hebben beperkt. Een belangrijke innovatie in dit onderzoek was dat we konden kijken naar verklaarbaar deep learning om ons te helpen specifieke problemen aan te pakken, zoals resistentie en toxiciteit, en snel oplossingen te vinden," zei Dr. Wong.
Alicia Li, een onderzoeksmedewerker bij Integrated Biosciences en auteur van de publicatie, voegde hieraan toe: "Het is echt opwindend om te zien hoe we een nieuwe manier hebben kunnen demonstreren om te voorspellen hoe nuttig een verbinding zal zijn als antibioticum, hoe waarschijnlijk het is dat de verbinding vooruitgang zal boeken in Fase I proeven, en of de verbinding al dan niet een van de mogelijk vele andere leden is in een nieuwe klasse van geneesmiddelen."
Integrated Biosciences heeft een hoeveelheid onderzoek opgebouwd die, naast deze nieuwe Nature-publicatie, een Nature Aging-paper bevat dat in mei werd gepubliceerd en waarin wordt aangetoond hoe AI kan worden gebruikt om nieuwe senolytica te ontdekken, antiverouderingsbestanddelen die senescente "zombie"-cellen selectief elimineren. Deze verbindingen zijn veelbelovend gebleken voor de behandeling van ouderdomsziekten, zoals fibrose, ontstekingen en kanker. Een artikel in Cell Systems dat in juli werd gepubliceerd, toonde een op synthetische biologie gebaseerd platform dat menselijke controle over verouderingsgeassocieerde stressreacties mogelijk maakt, waardoor geneesmiddelen sneller kunnen worden gescreend om veroudering tegen te gaan.
De publicatie, "Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning," kan worden geraadpleegd op de Nature website op: www.nature.com/articles/s41586-023-06887-8.
Over Integrated Biosciences
Integrated Biosciences is een opkomend biotechnologiebedrijf dat baanbrekend werk verricht op het gebied van nieuwe benaderingen die synthetische biologie en AI-gestuurde ontdekking van kleine moleculegeneesmiddelen combineren om therapeutica van de volgende generatie te produceren die gericht zijn op ouderdomsziekten. Het bedrijf werd in 2022 opgericht door de in MIT, Harvard en Princeton opgeleide wetenschappers Felix Wong, Ph.D., en Max Wilson, Ph.D.. Tot de wetenschappelijke adviseurs behoren James J. Collins, Ph.D., Termeer Professor of Medical Engineering and Science aan het MIT, Sir David W. C. MacMillan Ph.D., winnaar van de Nobelprijs voor Scheikunde in 2021, en James S. McDonnell Distinguished University Professor of Chemistry aan Princeton. Tot de investeerders van Integrated Biosciences behoren Root Ventures, Mission BioCapital, Conscience VC, Reinforced Ventures en Polymath Capital. Ga voor meer informatie naar: www.integratedbiosciences.com.
Contacten
Media:
Anthony Petrucci
Bioscribe
512-581-5442
[email protected]
