機器學習幫助全面認識抗生素殺菌原理

  • 2019-05-11 10:55
  • 來源: 新華網

  新華社北京5月11日電一個國際研究團隊利用機器學習算法發現,在抗生素殺滅細菌的過程中,核苷酸代謝起著重要作用。這有助于人們更全面地理解抗生素作用原理,在此基礎上開發更好的殺菌方法。

  美國麻省理工學院等機構研究人員在新一期美國《細胞》雜志上報告説,他們使用氨芐西林、環丙沙星和慶大霉素3種抗生素,以及約200種與代謝有關的物質,將它們搭配組合,觀察不同組合對大腸桿菌的殺滅效果。他們用機器學習算法分析了與殺菌效果相關的代謝過程。

  結果發現,在抗生素壓力下,細菌用于合成脫氧核糖核酸(DNA)的嘌呤核苷酸供應不足,不得不加緊生産,這會消耗大量能量,迅速積累有毒的代謝廢物,使細菌的生存狀態進一步惡化,加快死亡進程。

  此前研究顯示,抗生素殺菌的重要途徑包括幹擾細菌的關鍵生理過程,如DNA復制或細胞壁構建等。本次研究揭示了核苷酸代謝的作用,讓人們更全面地了解抗生素的殺菌原理。

  用機器學習處理生物學實驗數據的做法並不罕見,不過大多數模型是“黑箱”式的,知道什麼實驗條件對應什麼結果,但不知道其中原理。這項新研究採取了“白箱”模式,將實驗條件、代謝狀態與殺菌效果結合起來,探明藥物發揮作用的具體機制。

  研究人員表示,用輔助藥物強化代謝幹擾,可望成為殺滅細菌、應對細菌耐藥性的新手段。“白箱”模式還可用于分析不同藥物對癌症、糖尿病或神經退行性疾病等的作用。他們正用類似方法尋找肺結核病菌躲過抗生素襲擊、發展出耐藥性的原因。

分享:

責任編輯:李倩

010070230010000000000000011120571124480576