Scoperta guidata dal deep learning di un antibiotico mirato ad Acinetobacter baumannii Acinetobacter baumannii è un patogeno Gram-negativo nosocomiale che spesso mostra resistenza multidrug.
Scoprire nuovi antibiotici contro A. baumannii si è dimostrato una sfida attraverso approcci di screening convenzionali. Fortunatamente, i metodi di machine learning consentono l’esplorazione rapida dello spazio chimico, aumentando la probabilità di scoprire nuove molecole antibatteriche.
“Qui abbiamo selezionato circa 7.500 molecole per quelle che inibivano la crescita di A. baumannii in vitro. Abbiamo addestrato una rete neurale con questo dataset di inibizione della crescita e abbiamo effettuato predizioni in silico per molecole strutturalmente nuove con attività contro A. baumannii. Attraverso questo approccio, abbiamo scoperto abaucin, un composto antibatterico con attività a spettro ristretto contro A. baumannii. Ulteriori indagini hanno rivelato che abaucin perturba il traffico delle lipoproteine attraverso un meccanismo che coinvolge LolE. Inoltre, abaucin è in grado di controllare un’infezione da A. baumannii in un modello.”
Questo lavoro mette in luce l’utilità del machine learning nella scoperta di antibiotici e descrive un promettente candidato con attività mirata contro un patogeno Gram-negativo complesso.
