Tuberculoza este o ameninţare gravă la adresa sănătăţii la nivel mondial, care a infectat peste 10 milioane de persoane în 2022. Răspândit prin aer şi ajungând în plămâni, agentul patogen care provoacă „tuberculoza” (TBC) poate duce la tuse cronică, dureri în piept, oboseală, febră şi pierdere în greutate. În timp ce infecţiile sunt mai extinse în alte părţi ale lumii, o epidemie gravă de tuberculoză care se desfăşoară în prezent în Kansas a dus la două decese şi a devenit una dintre cele mai mari înregistrate în Statele Unite.
În timp ce tuberculoza este tratată de obicei cu antibiotice, creşterea tulpinilor rezistente la medicamente a dus la o nevoie urgentă de noi medicamente candidate.
Un studiu publicat la 6 februarie în Proceedings of the National Academy of Sciences-PNAS descrie utilizarea inedită a inteligenţei artificiale (AI) pentru depistarea compuşilor antimicrobieni candidaţi care ar putea fi dezvoltaţi în noi tratamente medicamentoase împotriva tuberculozei.
Căutarea de noi ţinte pentru medicamentele împotriva tuberculozei prin metode tradiţionale de laborator s-a dovedit a fi dificilă şi de durată, în parte din cauza dificultăţii de a înţelege modul în care noile medicamente acţionează împotriva Mycobacterium tuberculosis, bacteria care provoacă boala.
Studiul a fost condus de cercetători de la Universitatea California San Diego, Linnaeus Bioscience şi Centrul pentru cercetarea bolilor infecţioase globale de la Institutul de cercetare pentru copii din Seattle.
Linnaeus Bioscience este o companie de biotehnologie cu sediul în San Diego, fondată pe baza tehnologiei dezvoltate în laboratoarele Facultăţii de Ştiinţe Biologice din UC San Diego. Metoda de profilare citologică bacteriană (BCP) oferă o scurtătură pentru înţelegerea modului în care funcţionează antibioticele prin determinarea rapidă a mecanismelor care stau la baza acestora.
Noul studiu PNAS descrie dezvoltarea „MycoBCP”, o tehnologie de nouă generaţie dezvoltată cu finanţare de la Fundaţia Gates.
Noua metodă adaptează BCP cu învăţarea profundă - un tip de AI care utilizează reţele neuronale asemănătoare creierului - pentru a depăşi provocările tradiţionale şi a deschide noi perspective asupra celulelor Mycobacterium tuberculosis.
„Este pentru prima dată când acest tip de analiză a imaginilor folosind învăţarea automată şi AI a fost aplicat în acest fel bacteriilor”, a declarat coautorul lucrării, Joe Pogliano, profesor la departamentul de biologie moleculară, într-un comunicat.
„Imaginile tuberculozei sunt în mod inerent dificil de interpretat de ochiul uman şi de măsurătorile tradiţionale de laborator. Învăţarea mecanică este mult mai sensibilă, fiind capabilă să detecteze diferenţele de forme şi modele care sunt importante pentru dezvăluirea mecanismelor de bază”, a explicat el.
Pe parcursul a doi ani de dezvoltare, autorii principali ai studiului, au modelat tehnologia MycoBCP prin instruirea instrumentelor de AI cunoscute sub numele de reţele neuronale convoluţionale cu mai mult de 46.000 de imagini ale celulelor tuberculoase.
„Celulele de tuberculoză sunt aglomerate şi par să stea întotdeauna aproape unele de altele, astfel încât definirea limitelor celulare nu părea posibilă”, spune Joseph Sugie, director tehnologic la Linnaeus Bioscience. „În schimb, am trecut direct la a lăsa computerul să analizeze modelele din imagini pentru noi.”
Echipa a colaborat cu experţi în tuberculoză de la Institutul de cercetări pediatrice din Seattle pentru a dezvolta BCP pentru micobacterii. Noul sistem a accelerat deja foarte mult capacităţile de cercetare a TBC ale echipei şi a ajutat la identificarea compuşilor candidaţi optimi pentru dezvoltarea de medicamente.
„O componentă esenţială a progresului către noi candidaţi la medicamente este definirea modului în care aceştia funcţionează, ceea ce a fost o provocare tehnică şi necesită timp”, a completat Tanya Parish, specialist în TBC la Institutul de cercetări pediatrice din Seattle şi coautor al studiului.
„Această tehnologie extinde şi accelerează capacitatea noastră de a face acest lucru şi ne permite să prioritizăm moleculele la care să lucrăm înfuncţie de modul lor de acţiune”, a mai spus ea.
UC San Diego biotech spinoff abordează o problemă de sănătate globală
Linnaeus Bioscience a fost lansată în 2012 cu o tehnologie dezvoltată de UC San Diego care promitea să schimbe total înţelegerea asupra modului în care acţionează antibioticele.
„Am dezvoltat profilarea citologică bacteriană şi aceasta ne-a permis să privim celulele bacteriene într-un mod nou”, a adăugat Joe Pogliano. „Ne-a permis să vedem cu adevărat cum arată celulele după tratamentul cu antibiotice, astfel încât să putem interpreta mecanismele care stau la baza acestora. Descriem această metodă ca fiind echivalentă cu efectuarea unei autopsii pe o celulă bacteriană”
Înfiinţarea Linnaeus Bioscience în centrul regional de biotehnologie din San Diego le-a permis cercetătorilor să lanseze tehnologia BCP pe piaţă, unde alte companii ar putea avea acces la ea.
În prezent, compania primeşte probe din întreaga lume pentru analiza şi identificarea rapidă a noilor candidaţi bacterieni la medicamente.
O imagine de microscopie cu fluorescenţă arată bacteria Mycobacterium tuberculosis , care cauzează tuberculoza, după un tratament antimicrobian. Membranele sunt colorate în roşu, ADN-ul în albastru, iar zonele de permeabilitate a membranelor apar în verde. Aceste schimbări majore în structura celulei bacteriene formează modele coerente care pot fi utilizate pentru a identifica modul în care funcţionează noile tratamente potenţiale - un pas esenţial în dezvoltarea unor terapii eficiente pentru tuberculoză, o boală atât de răspândită la nivel mondial. Credit: Linnaeus Bioscience, 6 februarie 2025.
