במחקר שפורסם לאחרונה בכתב העת טבע הנדסה ביו-רפואיתא קבוצת חוקרים הדגימה את השימוש בלמידה עמוקה כדי להחיות פפטידים אנטיביוטיים מאורגניזמים שנכחדו, תוך מתן פתרונות חדשים לעמידות לאנטיביוטיקה ואתגרים ביו-רפואיים אחרים.
ביטול הכחדה מולקולרית של אנטיביוטיקה מפרוטאומים עתיקים באמצעות למידה עמוקה. כל הפרוטאומים הזמינים של אורגניזמים שנכחדו נכרו על ידי APEX, אלגוריתם הלמידה העמוקה שלנו. רצפי חומצות אמינו שנעו בין 8 ל-50 שאריות חומצות אמינו בתוך חלבונים מאורגניזמים שנכחדו הוכנסו למודלים של למידה עמוקה מרובת משימות, אשר התאמנו על נתוני פפטידים ציבוריים ופנימיים כאחד כדי להעריך את הפעילות האנטי-מיקרוביאלית הפוטנציאלית. הפפטידים בעלי הדירוג הגבוה ביותר, המבוססים על פעילויות אנטי-מיקרוביאליות צפויות, נבחרו ואז אופיינו ביסודיות כנגד פתוגנים רלוונטיים מבחינה קלינית הן במבחנה והן במודלים של בעלי חיים. נבדקו גם מנגנון הפעולה, מאפיינים פיזיקוכימיים ואינטראקציות סינרגטיות של פפטידים אלה. התאריכים מדווחים על תאריך ההכחדה המשוער של האורגניזמים שנחקרו. מבני החלבון והפפטידים המוצגים באיור נוצרו עם PyMOL Molecular Graphics System, גרסה 2.1 Schrödinger, LLC. מחקר: גילוי אנטיביוטי המאפשר למידה עמוקה באמצעות ביטול הכחדה מולקולרית.
רקע כללי
עם זיהומים עמידים לחיידקים הגורמים לכ-1.27 מיליון מקרי מוות בשנה ברחבי העולם ותחזיות המצביעות על פוטנציאל של 10 מיליון מקרי מוות שנתיים עד 2050, נדרשים צעדים דחופים כדי להילחם בעמידות לאנטיביוטיקה. בנוסף, עד שנת 2030, כ-24 מיליון אנשים עלולים להתמודד עם עוני קיצוני בשל העלות הגבוהה של הטיפול בזיהומים אלו. דה-הכחדה מולקולרית כרוכה בהחייאת מולקולות שנכחדו כדי להתמודד עם אתגרים עכשוויים כמו עמידות לאנטיביוטיקה. גישה זו חושפת מרחבי רצף חדשים, ומרחיבה את ההבנה שלנו לגבי מגוון מולקולרי ועיצובים טיפוליים פוטנציאליים. שיטות חישוביות ובינה מלאכותית עדכניות האיצו את גילוי האנטיביוטיקה, כולל באמצעות כריית פרוטאום. דרוש מחקר נוסף כדי לחקור במלואו את הפוטנציאל הטיפולי והבטיחות של פפטידים אנטיביוטיים שקמו לתחייה ולפתח אותם לטיפולים יעילים למאבק בזיהומים עמידים לאנטיביוטיקה.
לגבי המחקר
במחקר הנוכחי, החוקרים אספו פרוטאומים של אורגניזמים שנכחדו מדפדפן הטקסונומיה של המרכז הלאומי למידע ביוטכנולוגיה (NCBI), והוציאו 12,860 רצפי חלבונים מ-208 מינים שנכחדו. עבור הפרוטאום האנושי המודרני, הם השיגו 20,388 סקירות הומו סאפיינס חלבונים מבית UniProt. מערך פפטידים פנימי עם 14,738 מדידות פעילות אנטי-מיקרוביאלית מ-988 פפטידים נגד 34 זני חיידקים שימש לאימון והערכת מודל אנטיביוטיקה פפטיד דה-הכחדה (APEX), מתוגבר על ידי רצפי פפטיד אנטיבקטריאלי (AMP) זמינים לציבור ממסד הנתונים של אנטיבטיקה פעילות ומבנה של פפטידים (DBAASP).
ארכיטקטורת מודל APEX כללה רשת עצבית חוזרת (RNN) עם שכבות קשב לעיבוד רצפי פפטידים ולחלץ תכונות. רשתות עצביות מחוברות לחלוטין (FCNNs) חזו פעילות אנטי-מיקרוביאלית ותוויות AMP/non-AMP מסווגות. ההדרכה השתמשה באופטימיזציה של מיני-אצווה עם ה-Adam Optimizer. היפרפרמטרים כוונו באמצעות חיפוש רשת ואימות צולב פי חמישה (CV), עם למידה של אנסמבל חיזוי ממוצע משמונה המודלים המובילים של APEX.
חוקרים בדקו רצפי פפטיד מוצפנים (EP) מאורגניזמים שנכחדו עבור פעילות אנטי-מיקרוביאלית, סלקטיביות וגיוון, והביאו ל-3,784 EPs מועמדים ייחודיים. הם סינתזו ואימתו 69 פפטידים. מבחני אנטיבקטריאלי, חדירות ממברנה ומבחני דה-פולריזציה של ממברנה ציטופלזמית העריכו את פעילות הפפטידים, בעוד שהציטוטוקסיות הוערכה באמצעות מבחני 3-(4,5-דימתילתיאזול-2-יל)-2,5-דיפניל-טטרזוליום (MTT). עמידות לפירוק פרוטאוליטי נבדקה בסרום אנושי, ומבנים משניים נותחו באמצעות דיכרואיזם מעגלי.
דגמי עכברים עבור מורסה בעור וירכיים נבדקו יעילות in vivo. ניתוחים סטטיסטיים נערכו באמצעות ניתוח שונות של שונות (ANOVA) ו-GraphPad Prism ו-Python לניתוח נתונים.
תוצאות המחקר
מערך ההדרכה כלל 988 פפטידים פנימיים ו-5,093 פפטידים אנטי-מיקרוביאליים ו-5,500 פפטידים לא-אנטי-מיקרוביאליים מ-DBAASP. מערך הנתונים הפנימי הכיל 14,738 ערכי פעילות אנטי-מיקרוביאלית מ-34 זני חיידקים. מערך הנתונים פוצל לסט קורות חיים ולסט עצמאי. היפרפרמטרים כוונו באמצעות CV פי חמישה, והסט הבלתי תלוי העריך את ביצועי החיזוי הסופי.
APEX התגברה על מודלים של למידת מכונה בסיסית (רשת אלסטית, רגרסטור של עצים נוספים, רגרסיית וקטור תמיכה ליניארית, יער אקראי ועץ החלטות מגביר גרדיאנט) ברוב הריכוז המינימלי המעכב הספציפי לפתוגן
תחזיות (MIC). גישת למידה אנסמבלית, ממוצעת של תחזיות משמונה המודלים המובילים של APEX, שיפרה עוד יותר את הביצועים.
כדי להשוות את כוח הניבוי של APEX לפונקציית ניקוד, החוקרים בדקו 49 פפטידים שנחזו על ידי פונקציית הניקוד ו-69 פפטידים שנחזה על ידי APEX מאורגניזמים שנכחדו. מבין 69 הפפטידים החזויים של APEX, 21 נבעו מחלבונים שהופרשו ו-48 מחלבונים שאינם מופרשים. הפפטידים סונתזו ונבדקו בניסוי עבור פעילות אנטי-מיקרוביאלית כנגד 11 פתוגנים חיידקיים, וגילו שיעור פגיעה של 59% לזיהוי פפטידים בעלי פעילות אנטי-מיקרוביאלית, גבוה משמעותית משיעור הפגיעה של 24% של פונקציית הניקוד.
החוקרים העריכו גם את המבנים המשניים של הפפטידים הללו, ומצאו שפפטידים המזוהים עם APEX יצרו בעיקר מבנים α-סליליים, משפרים את האינטראקציה הממברנה שלהם ואת היעילות האנטי-מיקרוביאלית שלהם. מנגנון הפעולה נחקר באמצעות מבחני דה-פולריזציה ומפרמיביליזציה של הממברנה, והראו שפפטידים שחזו ב-APEX ביעילות דה-פולריזציה של ממברנות חיידקים.
In vivo בדיקות במודלים של עכברים של מורסה בעור וזיהום בירכיים הראו שמספר פפטידים, כולל AEPs (EPs ארכאיים) ו-MEPs (EPs מודרניים), הפגינו יעילות אנטי-זיהומית משמעותית. יש לציין כי פפטידים כגון אלפאזין-2, הידרודמין-1, מגלוצרין-1, ממוטוסין-2 ומילודונין-2 הפחיתו את עומסי החיידקים ב-2-5 סדרי גודל, בהשוואה לאנטיביוטיקה האנטיביוטית polymyxin B בשימוש נרחב.
מסקנות
לסיכום, מחקר זה מדגיש את היישום המוצלח של למידה עמוקה בחיזוי פעילות אנטי-מיקרוביאלית מרצפי פפטידים, במיוחד באמצעות פיתוח ושימוש במודל APEX. APEX, שהוכשר על מערכי נתונים פנימיים וזמינים לציבור, משתמש בארכיטקטורת למידה מרובה משימות כדי לחזות את התכונות האנטי-מיקרוביאליות של פפטידים. המודל עלה על שיטות למידת מכונה מסורתיות בחיזוי פעילות אנטי-מיקרוביאלית ספציפית למין, והפגין כוח ניבוי משמעותי. הממצאים מדגישים את הפוטנציאל של דה-הכחדה מולקולרית לגילוי מולקולות טיפוליות חדשות וטיפול בעמידות לאנטיביוטיקה.
גילוי עשרות אלפי אנטיביוטיקה חדשה מ #AI של חלבונים של בעלי חיים שנכחדו!https://t.co/thiYeYSw6Y@NatBME @delafuenteupenn @PennMedicine @pennbioeng @mdt_torres @jackiejpeng pic.twitter.com/zwoJSrEWEU
— אריק טופול (@EricTopol) 11 ביוני 2024
