KI entdeckt Antibiotika in Archaeen, den Mikroorganismen, die den Ursprung komplexen Lebens erklären

Archaeen sind einzellige Mikroorganismen, die neben Bakterien und Eukaryoten – also der Gruppe, zu der Menschen, Tiere und Pflanzen gehören – eine der drei Domänen des Lebens bilden (evolutionäre Kategorien, in die alle Lebewesen eingeteilt werden). Sie gehören zu den Urstadien der Evolution auf der frühen Erde und lernten in dieser lebensfeindlichen Umgebung, mit extremen Temperaturen (über 80 Grad in Geysiren), hohem Salz-, Säure- oder Alkaligehalt und hohem Druck (sie kommen in den Tiefen der Ozeane vor) zu leben. Sie haben es auch geschafft, ihre biologischen Nachbarn, die Bakterien, zu überleben, mit denen sie um Lebensraum und Ressourcen konkurrieren. Dies führte das Labor des spanischen Biotechnologen César de la Fuente an der University of Pennsylvania zu der Annahme, dass sie unter diesen Bedingungen Abwehrmechanismen benötigen würden, die den Weg für neue Antibiotika ebnen könnten, als Reaktion auf die Resistenzen, die Mikroorganismen gegen bestehende Medikamente entwickeln. Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) und computergestütztem Deep Learning fand das Team in 93 Prozent der 80 von der KI identifizierten Verbindungen antimikrobielle Wirkstoffe, die sie „Archaeen“ nannten. Laut einer Veröffentlichung in Nature Microbiology vom Dienstag zeigte Archaeasin-73 in vivo eine vergleichbare Wirkung wie Polymyxin B, ein Reserveantibiotikum.

Die heute verfügbaren Antibiotika sind chemische Waffen, die von Mikroben zur Abwehr anderer Arten entwickelt wurden. Sie wurden in allen möglichen Umgebungen gesucht, auch bei ausgestorbenen Tieren und Menschen. Doch abgesehen von sehr begrenzten Forschungsarbeiten, wie etwa der in „The Microbe“ veröffentlichten über Bakterien- und Archaeengemeinschaften in den römischen Bädern der britischen Stadt Bath, wurden die über 20.000 Arten dieser resistenten Organismen bisher nicht untersucht.

Angesichts der zunehmenden Zahl medikamentenresistenter und lebensbedrohlicher Infektionen , die die Weltgesundheitsorganisation als eine der größten Bedrohungen für die Menschheit betrachtet, ist die Erforschung dieser Bereiche von entscheidender Bedeutung. Im Jahr 2019 war die bakterielle Antibiotikaresistenz weltweit für 4,95 Millionen Todesfälle verantwortlich. Wenn keine Alternativen gefunden werden, wird sich diese Zahl in den nächsten zwei Jahrzehnten verdoppeln.

„Seit der Entdeckung des Penicillins konzentrierte sich die Suche nach neuen Antibiotika fast ausschließlich auf Bakterien und Pilze. Mit unserer Arbeit ändert sich dieses Paradigma, denn wir entdecken Antibiotika in einem nahezu unerforschten Bereich des Lebens“, betont der Wissenschaftler der University of Pennsylvania.

Auf diese Weise erschließt De la Fuentes Forschung mit Archaeen eine wichtige Quelle für zukünftige Behandlungen durch eine Technik, die es vermeidet, Jahrzehnte mit der Verwerfung und Identifizierung von Verbindungen mit antiinfektiösen Eigenschaften zu verbringen. „Künstliche Intelligenz kann neue Antibiotika aus unerwarteten biologischen Quellen aufdecken. Die Kombination von Algorithmen mit schnellen experimentellen Tests ermöglicht es uns, die Entdeckung mit digitaler Geschwindigkeit zu beschleunigen“, erklärt der galicische Biotechnologe.

„Unsere Studie“, betont der Biochemiker Marcelo Torres, Co-Autor der Studie, „zeigt, dass Archaeen, ein noch unerforschter Bereich des Lebens, ein riesiges Reservoir an antimikrobiellen Molekülen beherbergen, die das Potenzial haben, Antibiotikaresistenzen zu bekämpfen.“

Für diese Arbeit stützte sich das Team auf die vorhandenen detaillierten Informationen über Archaeen und verwendete ein Programm für künstliche Intelligenz (ApexOracle) , ein im Vergleich zu seinen Vorgängerversionen verbessertes Modell, das speziell für die Erforschung des Archäoms trainiert wurde. „Wir haben einen nahezu unerforschten Bereich des Lebens erforscht und eine neue Goldmine für Antibiotika entdeckt. Aus biologischer Sicht betrachten wir Archaeen neben Bakterien und Pilzen als reichhaltige Quelle nützlicher Moleküle“, betont De la Fuente.

Das System hat sich verbessert, seit das Labor KI und Deep Learning zur Identifizierung von Verbindungen einsetzt. In der ersten Arbeit wurden für etwas mehr als 60 % der Computervorschläge Ergebnisse erzielt, was als Erfolg gewertet wurde. Durch die Neuprogrammierung und Verfeinerung des Modells hat sich dieser Prozentsatz um 30 Punkte erhöht. „Das zeigt uns, dass das Ergebnis umso besser ist, je mehr experimentelle Daten wir zum Trainieren des Modells verwenden“, erklärt der Forscher.

Die Kombination von Computerwerkzeugen mit Chemie ist ein wachsendes Feld. Eine Studie unter der Leitung von Younes Smani, Forscher am andalusischen Zentrum für Entwicklungsbiologie und Professor am Institut für Mikrobiologie der Universität Pablo de Olavide, hat in Tamoxifen (einem gängigen Krebsmedikament) und Raloxifen, einer verwandten Verbindung, die Grundlage für die Entwicklung einer neuen Reihe potenzieller Antibiotika gefunden.

Neben der Identifizierung neuer antibakterieller Moleküle entwickelt die Forschung auch neue Verabreichungsformen für Medikamente, um deren Wirksamkeit zu erhöhen. Dies ist der Vorschlag eines Forschungsteams der Universitäten Huelva , Sevilla und Virgen Macarena . Dabei wurden Kohlenstoffnanoröhren verwendet, die millionenfach dünner als ein Haar sind. Damit soll dem Medikament eine präzisere Wirkung auf den Infektionsherd ermöglicht und seine Wirkungsdauer verlängert werden. Diese effizientere Verabreichung des Wirkstoffs ist eine weitere Strategie zur Bekämpfung von Antibiotikaresistenzen, berichtet die Descubre Foundation auf Grundlage von Forschungsergebnissen, die im Journal of Drug Delivery Science and Technology veröffentlicht wurden.

Laut einem Bericht von Ärzte ohne Grenzen ist die Antibiotikaresistenzrate (AMR) „in Gebieten mit Konflikten, Vertreibungen, klimabedingten Katastrophen oder einem fragilen Gesundheitssystem alarmierend hoch“. Die NGO erklärt, dass „die begrenzte Verfügbarkeit wichtiger Antibiotika, der häufige Mangel an Antibiotika und die in diesen Gebieten häufig auftretenden wiederkehrenden Infektionen neben anderen Faktoren zu einem unangemessenen Einsatz von Antibiotika durch Patienten führen können, was wiederum die AMR erhöht“.