• Главная
  • Политика
  • Общество
  • Шоу-бизнес
  • Спорт
  • Авто
Чтение: ИИ помог найти антибиотики против супербактерий стафилококка и гонореи
Поделиться
Уведомление Показать больше
Font ResizerAa
Font ResizerAa
  • Главная
  • Политика
  • Общество
  • Шоу-бизнес
  • Спорт
  • Авто
Search
  • Главная
  • Политика
  • Общество
  • Шоу-бизнес
  • Спорт
  • Авто
У вас есть существующая учетная запись? Войти
Подписывайтесь на нас
Технологии

ИИ помог найти антибиотики против супербактерий стафилококка и гонореи

15.08.2025
2 мин. чтение

ИИ помог найти антибиотики против супербактерий стафилококка и гонореи

Исследователи применили ИИ для разработки антибиотиков против лекарственно-устойчивых бактерий. Алгоритмы сгенерировали более 36 млн потенциальных соединений, из которых два показали высокую эффективность против устойчивых штаммов стафилококка и возбудителя гонореи.

На первом этапе ученые создали более 36 млн теоретических химических соединений и провели их компьютерный скрининг на антимикробные свойства. Наиболее перспективные молекулы оказались структурно новыми: они не похожи на существующие антибиотики и действуют через ранее неизвестные механизмы, разрушая клеточные мембраны бактерий.

Для борьбы с устойчивой N. gonorrhoeae ученые составили библиотеку из 45 млн химических фрагментов. С помощью моделей машинного обучения они провели скрининг, в результате которого выделили почти 4 млн потенциальных кандидатов.

После дополнительной фильтрации по токсичности и сходству с известными антибиотиками осталось около миллиона соединений. Из них исследователи выделили перспективный фрагмент F1 и использовали его как основу для генерации дополнительных молекул. После скрининга для синтеза выбрали 80 соединений, но получить удалось только два.

Одно из них — NG1 — показало высокую эффективность против N. gonorrhoeae как в лабораторных тестах, так и в мышиной модели лекарственно-устойчивой гонореи. Дополнительные эксперименты показали, что NG1 связывается с белком LptA, участвующим в синтезе наружной мембраны бактерий.

Во втором направлении исследования ученые сосредоточились на грамположительных бактериях, включая S. aureus. Алгоритмы CReM и VAE сгенерировали более 29 млн соединений без структурных ограничений. После многоступенчатой фильтрации осталось около 90 кандидатов, из которых синтезировали и протестировали 22 молекулы. Шесть из них продемонстрировали выраженную антибактериальную активность против полирезистентного золотистого стафилококка.

Наиболее перспективный кандидат — DN1 — успешно лечил кожные инфекции, вызванные метициллин-резистентным золотистым стафилококком (MRSA), у мышей. Эти молекулы также воздействуют на бактериальные мембраны, но обладают более широким спектром эффектов.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:





Комментариев нет Комментариев нет

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

ЛУЧШИЕ НОВОСТИ


СВЕЖИЕ НОВОСТИ

Комариные «смерчи» терроризируют жителей Башкирии
Общество
Боец ВС РФ в зоне СВО сбил беспилотник «Фурия» из автомата Калашникова
Политика
США готовятся отступать: эксперт раскрыл план американской элиты
Общество
В Купянске и Купянском районе объявлена обязательная эвакуация населения
Политика
Медик Катулин сообщил о причинах гибели военнослужащих РФ в зоне спецоперации
Политика
Крыса в грузовом отсеке задержала рейс Air New Zealand на три часа
Общество
Житель Екатеринбурга упал под поезд, сбежал из больницы и был сбит машиной
Общество
Центробанк усложнил жизнь мошенникам и обновил перечень признаков подозрительных операций
Общество
Сергей и Дарья Пынзарь поселились в Дубае в обшарпанной квартире
Шоу-бизнес

Читайте также:

Технологии

Странная «мода» обезьян похищать чужих детенышей попала на видео

20.05.2025
Технологии

Астрофизики разгадали тайну происхождения черной дыры в центре Млечного Пути

06.09.2024

Бактерии превращают пластиковый мусор в парацетамол

25.06.2025
Технологии

Инженеры разработали шлем дополненной реальности с «рентгеновским» зрением

27.02.2023
Подписывайтесь на нас
Welcome Back!

Sign in to your account

Username or Email Address
Password

Забыли пароль?