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麻省理工学院等利用机器学习帮助全面认识抗生素杀菌原理
麻省理工学院等利用机器学习帮助全面认识抗生素杀菌原理
2019/5/18 16:58:15 | 浏览:447 | 评论:0

 

麻省理工学院等利用机器学习帮助全面认识抗生素杀菌原理

     一个国际研究团队利用机器学习算法发现,在抗生素杀灭细菌的过程中,核苷酸代谢起着重要作用。这有助于人们更全面地理解抗生素作用原理,在此基础上开发更好的杀菌方法。

      美国麻省理工学院等机构研究人员在新一期美国《细胞》杂志上报告说,他们使用氨苄西林、环丙沙星和庆大霉素3种抗生素,以及约200种与代谢有关的物质,将它们搭配组合,观察不同组合对大肠杆菌的杀灭效果。他们用机器学习算法分析了与杀菌效果相关的代谢过程。

      结果发现,在抗生素压力下,细菌用于合成脱氧核糖核酸(DNA)的嘌呤核苷酸供应不足,不得不加紧生产,这会消耗大量能量,迅速积累有毒的代谢废物,使细菌的生存状态进一步恶化,加快死亡进程。

      此前研究显示,抗生素杀菌的重要途径包括干扰细菌的关键生理过程,如DNA复制或细胞壁构建等。本次研究揭示了核苷酸代谢的作用,让人们更全面地了解抗生素的杀菌原理。

      用机器学习处理生物学实验数据的做法并不罕见,不过大多数模型是“黑箱”式的,知道什么实验条件对应什么结果,但不知道其中原理。这项新研究采取了“白箱”模式,将实验条件、代谢状态与杀菌效果结合起来,探明药物发挥作用的具体机制。

      研究人员表示,用辅助药物强化代谢干扰,可望成为杀灭细菌、应对细菌耐药性的新手段。“白箱”模式还可用于分析不同药物对癌症、糖尿病或神经退行性疾病等的作用。他们正用类似方法寻找肺结核病菌躲过抗生素袭击、发展出耐药性的原因。

 

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