Diese Bakterien können auf gemeinsam genutzten Geräten lange überleben. Sie können sich durch zufälligen Kontakt über menschliche Hände verbreiten. A baumannii verursacht nicht nur infektiöse Blutkrankheiten, sondern auch Erkrankungen der Lunge und der Harnwege.
Nach Angaben der Centers for Disease Control and Prevention hat dieses Bakterium die Fähigkeit, in den Körper eines Patienten einzudringen und sich darin zu verstecken, ohne eine Infektionskrankheit oder Symptome zu verursachen. Dies macht es ziemlich schwierig, sie zu erkennen.
Die gerade veröffentlichte Studie ergab auch, dass Wissenschaftler einen KI-basierten Algorithmus verwendeten, um Tausende antimikrobieller Moleküle zu untersuchen und so neue Strukturklassen vorherzusagen. Die Ergebnisse des KI-Screenings zeigten, dass sie eine antibakterielle Verbindung namens Abaucin identifizieren konnten.
„Wir haben viele Daten, die zeigen, welche Chemikalien Bakterien abtöten können und welche nicht. Meine Aufgabe ist es, eine Probe von Chemikalien auf ihre Wirksamkeit zu trainieren, und was dieses Modell tun muss, wird uns sagen, ob das neue Molekül antibakteriell ist oder nicht“, sagte Gary Liu, ein Doktorand an der McMaster University und Mitglied des Projekts Team, sagte.
Nach dem Training des Modells KI oben analysierten die Wissenschaftler damit 6680 Verbindungen, denen es noch nie zuvor ausgesetzt war. Die Analyse dauerte 1 Stunde und 30 Minuten und die KI generierte schließlich mehrere hundert neue antibakterielle Verbindungen. Im Labor wurden etwa 240 antibakterielle Verbindungen getestet. Der Labortest identifizierte schließlich neun potenzielle antibakterielle Verbindungen, die als neue Antibiotika dienen könnten, darunter Abaucin.
Die Wissenschaftler testeten den antiviralen Wirkstoff A baumannii an einer Probe infizierter Wunden bei Mäusen und stellten fest, dass der neue Wirkstoff die Infektion sehr gut hemmte.
„Das Projekt wird den Einsatz von Maschinen bei der Suche nach neuen Antibiotika validieren“, sagte Jonathan Stokes, außerordentlicher Professor in der Abteilung für Biomedizin und Biochemie der McMaster University, der das Projekt leitete. „Durch den Einsatz von KI können wir schnell umfangreiche chemische Erkenntnisse erforschen und so unsere Chancen, neue Antibiotika-Moleküle zu finden, erheblich erhöhen.“
