Галицин и машинное обучение: поиск потенциальных антибиотиков
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала разбирает исследование по поиску потенциальных антибиотиков с помощью машинного обучения, в котором выявили галицин — соединение SU3327, ранее проходившее клинические испытания как препарат для лечения диабета. В работе, опубликованной в Cell, нейросеть обучили на 2335 соединениях, а затем проверили 99 кандидатов из Drug Repurposing Hub: 51 подавлял рост Escherichia coli, но критериям отбора и оценки токсичности соответствовал только галицин.
По изложению автора, галицин действовал на антибиотикорезистентные бактерии и убивал покоящиеся клетки E. coli. Данные исследования указывают на возможное нарушение галицином ΔpH клетки, связанное с образованием комплексов с железом. В опыте на мышах у пяти из шести животных инфекция Acinetobacter baumannii была почти полностью подавлена. Автор отмечает, что галицину ещё предстоит пройти клинические испытания; модель также выявила 23 кандидата в библиотеке ZINC15, восемь из которых подавляли рост хотя бы одной тестируемой бактерии.
Главное
- Нейросеть обучили на 2335 соединениях, известных по влиянию на рост Escherichia coli.
- Из 99 соединений Drug Repurposing Hub 51 подавляли рост E. coli; критериям отбора соответствовал SU3327, названный галицином.
- В опыте на мышах у пяти из шести животных инфекция Acinetobacter baumannii была почти полностью подавлена галицином.
- В библиотеке ZINC15 модель выявила 23 кандидата; восемь подавляли рост хотя бы одной из пяти тестируемых бактерий.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация