Незважаючи на величезну користь, яку антибіотики принесли людству в боротьбі з небезпечними хворобами, є неприємний бік: з часом бактерії виробляють стійкість до таких препаратів, перетворюючись на супербактерії. За оцінками Всесвітньої організації охорони здоров’я, у 2019 році через супербактерії померло 1.27 мільйона людей у всьому світі, і загроза продовжує рости.

При цьому дослідження показують, що майже чверть ліків, які зазвичай не призначаються як антибіотики, наприклад, препарати для лікування раку, діабету та депресії, також здатні вбивати бактерії. Розуміння механізмів, що лежать в основі токсичності деяких таких ліків для бактерій , може мати далекосяжні результати для медицини, пише на платформі The Conversation біолог Маріана Ното Гільєн з Массачусетського університету, яка зі своїми колегами розробила новий метод машинного навчання: за її словами, він не лише визначає, як неантибіотики вбивають бактерії, а й може допомогти знайти нові бактеріальні мішені для антибіотиків.

“Якщо неантибіотичні препарати впливають на бактерії інакше, ніж стандартні антибіотики, вони можуть послужити основою для розробки нових антибіотиків. Якщо ж неантибіотики вбивають бактерії так само, як і відомі антибіотики, то їхнє тривале застосування, наприклад, при лікуванні хронічних захворювань, може ненавмисно сприяти розвитку антибіотикорезистентності”, – пише Гільєн.

Щоб з’ясувати, як “неантибіотики” вбивають бактерії, вчені використали метод генетичного скринінгу, який розробили для вивчення того, як протиракові препарати впливають на бактерії. Цей метод дозволяє визначити, які саме гени та клітинні процеси змінюються при мутації бактерій. Спостереження за тим, як ці зміни впливають на виживання бактерій, дозволяє дослідникам зробити висновок про механізми, за допомогою яких ці ліки вбивають бактерії.

Команда зібрала та проаналізувала майже 2 мільйони випадків токсичності між 200 ліками та тисячами мутантних бактерій. Використовуючи розроблений ними алгоритм машинного навчання виявлення подібності між різними препаратами, вчені об’єднали препарати в мережу з урахуванням того, як вони впливали на бактерії-мутанти.

З’ясувалося, що неантибіотичні та антибіотичні препарати по-різному вбивають бактеріальні клітини.

Далі вчені виростили сотні поколінь бактерій, які зазнавали впливу різних неантибіотичних препаратів, які зазвичай призначаються для лікування тривожності, паразитарних інфекцій та раку. Секвенування геномів бактерій, які розвивалися та пристосовувалися до присутності цих ліків, дозволило точно визначити специфічний бактеріальний білок, на який націлений триклабендазол – препарат, який використовується для лікування паразитів, – щоб убити бактерії. Зазначається, що сучасні антибіотики, як правило, не орієнтовані на цей білок.

“Це продемонструвало можливості “карт подібності лікарських засобів” для виявлення препаратів зі схожим механізмом знищення, навіть якщо цей механізм ще невідомий”, – коментує Гільєн.

На її думку, поєднання генетичного скринінгу з машинним навчанням може допомогти “знайти в стозі сіна голку”, здатну вбивати бактерії способами, які дослідники раніше не використовували, що може врятувати від розвитку у бактерій стійкості до антибіотиків.