Эти результаты свидетельствуют о том, что соединения 1 и 2 способны преодолевать общие детерминанты устойчивости и толерантности к антибиотикам у грамположительных бактерий.
Новый стандарт лечения ОРВИ в России: антибиотики исключить, но можно обратиться к гинекологу
В перспективе мы намерены использовать эти свойства нашего соединения для разработки новых антибиотиков", говорит профессор физической химии Анна Шиповская. Порядка сотни новых соединений может оказывать сопротивление устойчивым к уже существующим антибиотикам бактериям. Открыт антибиотик нового класса | Читайте все новости медицины на сайте Русского Медицинского журнала. Например, кишечные антибиотики нового поколения не нарушают микрофлору ЖКТ. В России остался один действенный антибиотик грамицидин С, а их производство в целом находится в состоянии упадка. Таким образом, скоро может наступить момент, когда антибиотики перестанут помогать пациентам при бактериальных инфекциях, например, при коклюше, скарлатине и дифтерии.
Созданы антибиотики принципиально нового действия
Пациентам нужно симптоматическое лечение, например, жаропонижающие и лекарства от кашля. В том случае, если болезнь будет протекать в тяжелой форме, может потребоваться госпитализация — в этом случае терапию определяет врач, а то, какой она будет, зависит от осложнений. Антибиотики при «пироле» назначают лишь в том случае, если присоединяется бактериальная инфекция — в остальных случаях они бесполезны Народными средствами Помочь улучшить состояние при заражении новым штаммом «пирола» можно, используя народные — немедикаментозные — средства — теплое обильное питье, постельный режим, полоскания травяными отварами если у вас нет аллергии на травы. Вакцина от «пиролы»: помогают ли прививки «Роспотребнадзор» уже отметил, что все существующие вакцины должны защищать и от нового варианта коронавируса. Зарубежные производители также подчеркнули, что вакцинация от «пиролы» должна обеспечить эффективную защиту. Возможности для этого есть.
Вопросы и ответы Пока число заболевших не так велико, а потому данных у врачей о течении заболевания немного.
Японская компания Astellas приняла решение вывести с российского рынка антибиотики вильпрафен и вильпрафен солютаб. Эксперты назвали это решение «неожиданным». Другие препараты компании, как заявили в российском представительстве, останутся в стране. Японская компания Astellas решила прекратить производство антибиотиков вильпрафен и вильпрафен солютаб в России. Об этом пишет РБК.
На создание препарата киномицина ушло десять лет. Теперь команда из Гонконгского университета получила одобрение от китайского регулятора на проведение пилотных клинических исследований. Киномицин представляет собой более совершенный тип циклического липопептидного антибиотика с новой химической структурой, сообщается на сайте университета. Что умеют программные роботы Киномицин разработан для лечения сложных инфекций кожи и мягких тканей, которые очень распространены в клинической практике и часто приводят к госпитализации и тяжелым осложнениям. Текущие варианты лечения некоторых пациентов во многом ограничены из-за роста резистентности бактерий к существующим антибиотикам.
Эффективность новых соединений оценивали по их действию на 20 патогенных бактерий, обладающих устойчивостью к другим стрептограминам, при выяснили, как те или иные химические группы сказываются на эффективности антибиотиков. Несколько соединений подавляли рост большинства патогенов даже в очень низких концентрациях. Самый перспективный антибиотик, 47—VS1, проверили на эффективность против клинических изолятов золотистого стафилококка, обладающих множественной антибиотикорезистентостью, в том числе к стрептограминам. Чтобы детально описать механизм действия новых антибиотиков, ученые получили методом рентгенокристаллографии серию структур комплекса рибосомы E. Авторы работы отмечают, что резистентность и к полученным ими совершенно новым антибиотикам рано или поздно появится, однако создание новых стрептограминовых антибиотиков путем сборки из блоков может существенно продлить срок применения этих препаратов в клинике.
Из некультивируемой бактерии получен новый антибиотик
| ИИ помог обойти защиту резистентных бактерий: открыт новый класс перспективных антибиотиков / Хабр | Порядка сотни новых соединений может оказывать сопротивление устойчивым к уже существующим антибиотикам бактериям. |
| Искусственный интеллект нашёл новый антибиотик | Наука и жизнь | Новый российский антибиотик «Фтортиазинон», который разрабатывается в Центре Гамалеи, будет зарегистрирован в конце декабря или в январе, рассказал «» академик РАН. |
Учёные из США синтезировали новый антибиотик против «супербактерий»
| Новый российский антибиотик фтортиазинон зарегистрируют в декабре - АБН 24 | В ходе испытаний на мышах команда обнаружила, что новые AMP работают так же хорошо, как и существующие антибиотики, не вызывая никаких видимых признаков токсичности. |
| Созданы антибиотики принципиально нового действия – экспертный материал, Lahta Clinic | Фармацевтический гигант GSK (бывший GlaxoSmithKlein) предложил настолько удачный новый антибиотик, что его клинические исследования были остановлены. |
| В России разработали «революционный» антибиотик. Что в нем особенного? | Новый «антибиотик» поможет людям в борьбе с болезнями, которые научились «игнорировать» то, чем мы лечились раньше. |
Важная информация о штамме «пирола»: что нужно знать
- Российские ученые создали антибиотик, активный против стойких больничных инфекций
- FDA одобрило новый антибиотик против инфекции мочеполовых путей
- Что еще почитать
- Из некультивируемой бактерии получен новый антибиотик
- Трепещи, инфекция! Ученые создали принципиально новый антибиотик
Антибиотики нового класса получили с помощью «бактерий-убийц»
В российском представительстве Astellas подчеркивают, что с отечественного рынка уходят только эти антибиотики, другие препараты компании останутся. «В этом методе используется концепция возвращения восприятия у бактерий, чтобы можно было не разрабатывать новые, а снова использовать уже доступные антибиотики. Инновационный отечественный препарат против устойчивости бактерий к антибиотикам успешно прошел исследования. Полусинтетический антибиотик нового класса, эффективный даже против самых злостных инфекций, разработали американские исследователи из корпорации Genentech. Новый антибиотик получают из грибка Emericellopsis alkalina. Разработка одного нового антибиотика может потребовать более млрд долларов и более 10-15 лет.
Российские ученые создали антибиотик, активный против стойких больничных инфекций
Новые антибиотики подавляют синтез белков в клетках бактерий, блокируя сайт связывания пептидил-тРНК на бактериальной рибосоме. «В этом методе используется концепция возвращения восприятия у бактерий, чтобы можно было не разрабатывать новые, а снова использовать уже доступные антибиотики. И, наконец, в третью категорию попали антибиотики резерва, которые рассматриваются как крайний вариант антибиотикотерапии. Убрав антибиотики, минздрав внес в стандарт дополнительные препараты. В частности, там появилось противовирусное средство с недоказанной эффективностью. Фундаментальное исследование процессов образования суперпатогенов привело их к созданию устойчивого к целому ряду антибиотиков микроорганизма. В российском представительстве Astellas подчеркивают, что с отечественного рынка уходят только эти антибиотики, другие препараты компании останутся.
Add to Collection
- FDA одобрило новый антибиотик против инфекции мочеполовых путей | О фарме
- ВОЗ предупредил о потенциальном дефиците новых антибиотиков - Shazoo
- Курсы валюты:
- Круглый объяснил, почему не разрабатывают новые антибиотики
- Искусственный интеллект нашёл новый антибиотик | Наука и жизнь
Ученые разработали антибиотик, преодолевающий бактериальную резистентность
| Российские ученые получили новые антибиотики из бактерий, обитающих в Японском море | Рассказываем, в чем особенности нового штамма «пирола», обнаруживают ли его существующие тесты и как защититься от нового варианта. |
| Ученые разработали антибиотик, преодолевающий бактериальную резистентность - Hi-Tech | Минздрав исключил антибиотики из нового стандарта лечения ОРВИ в России. |
| Антибиотики нового класса получили с помощью «бактерий-убийц» | Полусинтетический антибиотик нового класса, эффективный даже против самых злостных инфекций, разработали американские исследователи из корпорации Genentech. |
| В Китае начались испытания нового антибиотика для лечения сложных инфекций | В Евросоюзе одобрили новый препарат от компании Pfizer для борьбы с так называемыми грамотрицательными бактериями — именно у них чаще всего проявляется устойчивость к. |
Лечиться будет нечем? В России остался только один действенный антибиотик
Убрав антибиотики, минздрав внес в стандарт дополнительные препараты. В частности, там появилось противовирусное средство с недоказанной эффективностью. Открыта новая группа антибиотиков с уникальным механизмом атакующего действия на бактерии, что делает эти препараты очень перспективными, прежде всего, в контексте. Однако ученым необходимо провести все стадии доклинических и клинических испытаний нового вещества.
Ученые «Сириуса» создают антибиотики нового поколения
Они характеризуются свойством ортогональности, что означает независимость и неперекрываемость компонентов модели. В контексте многомерного пространства, ортогональные модели связаны с ортогональными базисами, где каждая компонента измерение модели независима от остальных, и изменение одной компоненты не влияет на другие. Это обеспечивает более простой анализ данных и интерпретацию результатов. Был проведен контрскрининг обучающего набора из 39,312 соединений на цитотоксичность в клетках карциномы печени человека HepG2 , клетках скелетных мышц человека HSkMCs и клетках фибробластов легких человека IMR-90.
Жизнеспособность клеток измеряли после 2-3 дней обработки каждым соединением в концентрации 10 мкМ, которая соответствует и широко используется в культурах клеток человека. Как и выше, эти данные были использованы для обучения бинарных классификационных моделей, предсказывающих вероятность того, является ли новое соединение цитотоксичным для клеток HepG2, HSkMCs или IMR-90, на основе химической структуры соединения. Для ансамблей из 10 моделей Chemprop, обученных и проверенных, а затем протестированных на тех же данных, значения AUPRC для моделей составили 0,176, 0,168 и 0,335, соответственно.
Это свидетельствует о положительной, но менее предсказуемой эффективности, чем у моделей для антибиотической активности, что может быть обусловлено более строгими критериями для объявления соединений нецитотоксичными. Фильтрация и визуализация химического пространства После удовлетворения эффективностью наших моделей, исследователи переобучили ансамбли из 20 моделей Chemprop на всех обучающих наборах данных, в результате чего были получены четыре ансамбля, предсказывающие активность антибиотиков, цитотоксичность HepG2, цитотоксичность HSkMCs и цитотоксичность IMR-90. Ансамбли были применены для прогнозирования антибиотической активности и цитотоксичности 12 076 365 соединений, включая 11 277 225 соединений из базы данных Mcule purchasable, в которой большинство соединений можно легко приобрести, не прибегая к собственному химическому синтезу, а также 799 140 соединений из базы данных Broad Institute.
PAINS Pan-Assay Interference Compounds и Brenk substructures — это наборы подструктур, которые могут вызывать нежелательные эффекты или ложноположительные результаты в биологических экспериментах. PAINS является набором химических структурных фрагментов, которые часто обнаруживаются в молекулах, проявляющих побочную активность. Brenk substructures представляют собой схожий набор подструктур, разработанный для выявления химических групп, которые часто связаны с нежелательными свойствами молекул, такими как токсичность, незаурядность или проблемы с разработкой лекарств.
Наконец, оставшиеся соединения фильтруются на предмет структурной новизны, определяемой коэффициентом сходства Танимото — менее 0,5 по отношению к любому активному соединению в обучающем наборе данных. Коэффициент Танимото является метрикой, используемой для оценки сходства между двумя множествами или наборами данных преимущественно для молекул и генов. Коэффициент Танимото вычисляется как отношение числа общих элементов между двумя наборами к общему числу элементов в обоих наборах.
Он может принимать значения в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает полное отсутствие сходства, а 1 обозначает полное совпадение. Он позволяет отображать сложные многомерные данные на двух- или трехмерную плоскость, сохраняя при этом важные отношения и структуру в данных. Алгоритм t-SNE основывается на концепции близости объектов: близкие объекты в исходном пространстве имеют более высокие шансы быть близкими и после проекции на низкоразмерное пространство.
Диаграмма с использованием алгоритма t-SNE t-distributed neighbor embedding показывает соединения с высокими и низкими оценками прогноза антибиотиков, а также соединения из обучающего набора данных при разных пороговых значениях оценки прогноза. Данная диаграмма позволяет визуализировать химическую схожесть или различие представленных соединений. Активные соединения из обучающего набора данных красные точки в основном разделяют соединения с высокими оценками прогнозов зеленые, черные и фиолетовые точки от соединений с низкими оценками прогнозов коричневые точки Особое замечание: как указано в t-SNE, несколько найденных веществ структурно отличаются от активных соединений в обучающем наборе, что указывает на то, что разработанные модели обобщаются на невидимые химические пространства.
Обоснование прогнозов классов антибиотиков Так как графовые нейронные сети делают прогнозы на основе информации, содержащейся в атомах и связях каждой молекулы, исследователи предположили, что соединения с высокими оценками прогноза антибиотической активности содержат подструктуры «обоснования» , которые в значительной степени определяют их оценки. Выявление таких обоснований обеспечило бы гарантии объяснимости модели для интересующих нас результатов. Оценка прогноза антибиотической активности для любого найденного вещества могла бы быть прямо отнесена к его обоснованию, так, что обоснование или же рационал , рассматриваемое самостоятельно как молекулярный вход в Chemprop, сразу бы обладало высокой оценкой прогноза антибиотической активности.
Возможность классификации таких обоснований сделала бы прогнозы Chemprop более понятными для людей и позволила бы последующий анализ подструктур с помощью машинного обучения. Учитывая обученные модели Chemprop, удалось вычислить такие обоснования с помощью алгоритмов поиска на основе графов. Эти алгоритмы позволили определить в контексте одной молекулы наименьшее обоснование с заданным пороговым числом атомов, имеющее положительное предсказывающее значение.
Исследователи стремились найти обоснования, содержащие не менее восьми атомов и проявляющие высокие предсказательные оценки антибиотической активности, превышающие 0,1, с использованием поисковых деревьев методом Монте-Карло. Поиск методом Монте-Карло включает выбор начальной подструктуры, итеративное обрезание подструктуры и выбор удалений, приводящих к высоким оценкам предсказания, когда подграфы передаются в качестве входных данных в Chemprop. Итеративное обрезание подструктуры — это метод оптимизации моделей глубокого обучения путем последовательного удаления нейронов или связей с низкой значимостью.
В начале процесса все нейроны или связи обучаются на тренировочных данных. Затем производится оценка значимости каждого нейрона или связи - например, на основе их вклада в ошибку модели или значения градиентов. После удаления происходит повторное обучение модели, чтобы компенсировать потерю ее емкости.
Этот процесс повторяется, пока не достигнута желаемая эффективность модели.
Поэтому ученые во всем мире ищут новые возможности и новые средства справляться с бактериальными инфекциями. Одно из направлений в этом поиске - создание лекарств на основе антимикробных пептидов, выделенных из человеческой крови. Они участвуют в формировании врожденного и приобретенного иммунитета и являются частью защитного механизма организма животных и человека. Эти вещества оказывают выраженное бактерицидное действие. Технология производства лекарств из них включает забор крови у здоровых и не иммунизированных доноров и выделение лейкоцитарной массы.
Теперь более детально рассмотрим особенности исследования! Модели антибиотической активности Был проверен исходный набор из 39 312 соединений, содержащий большинство известных антибиотиков, природных продуктов и структурно разнообразных молекул с молекулярными массами от 40 до 4200 Da, на ингибирующую рост активность против чувствительного к метициллину штамма S. На графике отображается молекулярно-массовое распределение отобранных соединений. Частота показана в логарифмической шкале. Непосредственно данные по ингибированию роста S. Данные получены в двух биологических репликах. Активные соединения — те, для которых средний относительный рост составляет менее 0,2. Далее исследователи использовали Chemprop. Chemprop - это метод машинного обучения, специально разработанный для задач химинформатики, в особенности для предсказания биологической активности новых соединений, поиска лекарственных препаратов, ранжирования молекул по их свойствам, генерации новых молекул и других задач, связанных с химической разработкой и оптимизацией. Исследователи обучили ансамбли графовых нейронных сетей осуществлять бинарные классификационные прогнозы о том, будет ли новое соединение подавлять рост бактерий, на основе его химической структуры. Каждая графовая нейронная сеть работает путем формирования шагов свертки, которые зависят от атомов и связей каждой входной химической структуры, которая рассматривается как математический граф с вершинами атомы и ребрами связи. После последовательных шагов свертки, объединяющих информацию от соседних атомов и связей, каждая модель генерирует окончательный балл предсказания между 0 и 1, представляющий собой оценку вероятности того, что молекула активна. Для получения дополнительных данных, которые могут улучшить работу модели, каждой был предоставлен список молекулярных характеристик, рассчитанных с помощью RDKit для каждого входа. RDKit позволяет выполнять различные операции над молекулами, включая генерацию, представление и редактирование молекулярных структур, расчет физико-химических свойств, числовых характеристик, описывающих молекулу в химической системе, визуализацию молекулярных структур, анализ и поиск структурных фрагментов, разработку моделей и тд. Для повышения надежности прогноза оценки нескольких моделей в ансамбле усреднялись. Каждая модель обучалась и проверялась, а затем тестировалась на одних и тех же фрагментах обучающего набора данных. Для ансамбля из десяти моделей, примененных к закрытым тестовым данным, площадь под кривой AUPRC составила 0,364, что свидетельствует о хорошей производительности при учете дисбаланса активных соединений в обучающих данных. Кривая AUPRC Area Under the Precision-Recall Curve - это графическое представление и метрика для оценки качества моделей классификации или ранжирования, особенно в задачах с несбалансированными классами или большим количеством ложноположительных результатов. Precision измеряет долю верно классифицированных положительных примеров относительно всех классифицированных положительных примеров. Recall измеряет долю верно классифицированных положительных примеров относительно всех действительно положительных примеров. При этом, наблюдалось снижение производительности, измеряемой по AUPRC для тестового набора у альтернативных моделей, включая ансамбль из десяти моделей Chemprop без использования RDKit. В целом, эти результаты показывают, что модели Chemprop с молекулярными характеристиками, вычисленными с помощью RDKit, дают многообещающие прогнозы активности антибиотиков и могут превзойти более простые и поверхностные модели глубокого обучения. Модели цитотоксичности человеческих клеток Чтобы лучше определить соединения, селективные против изучаемых бактерий, были разработаны ортогональные модели, предсказывающие цитотоксичность в клетках человека. Ортогональные модели являются специальным видом моделей, используемых в математике, статистике и анализе данных. Они характеризуются свойством ортогональности, что означает независимость и неперекрываемость компонентов модели. В контексте многомерного пространства, ортогональные модели связаны с ортогональными базисами, где каждая компонента измерение модели независима от остальных, и изменение одной компоненты не влияет на другие. Это обеспечивает более простой анализ данных и интерпретацию результатов. Был проведен контрскрининг обучающего набора из 39,312 соединений на цитотоксичность в клетках карциномы печени человека HepG2 , клетках скелетных мышц человека HSkMCs и клетках фибробластов легких человека IMR-90. Жизнеспособность клеток измеряли после 2-3 дней обработки каждым соединением в концентрации 10 мкМ, которая соответствует и широко используется в культурах клеток человека. Как и выше, эти данные были использованы для обучения бинарных классификационных моделей, предсказывающих вероятность того, является ли новое соединение цитотоксичным для клеток HepG2, HSkMCs или IMR-90, на основе химической структуры соединения. Для ансамблей из 10 моделей Chemprop, обученных и проверенных, а затем протестированных на тех же данных, значения AUPRC для моделей составили 0,176, 0,168 и 0,335, соответственно. Это свидетельствует о положительной, но менее предсказуемой эффективности, чем у моделей для антибиотической активности, что может быть обусловлено более строгими критериями для объявления соединений нецитотоксичными. Фильтрация и визуализация химического пространства После удовлетворения эффективностью наших моделей, исследователи переобучили ансамбли из 20 моделей Chemprop на всех обучающих наборах данных, в результате чего были получены четыре ансамбля, предсказывающие активность антибиотиков, цитотоксичность HepG2, цитотоксичность HSkMCs и цитотоксичность IMR-90. Ансамбли были применены для прогнозирования антибиотической активности и цитотоксичности 12 076 365 соединений, включая 11 277 225 соединений из базы данных Mcule purchasable, в которой большинство соединений можно легко приобрести, не прибегая к собственному химическому синтезу, а также 799 140 соединений из базы данных Broad Institute. PAINS Pan-Assay Interference Compounds и Brenk substructures — это наборы подструктур, которые могут вызывать нежелательные эффекты или ложноположительные результаты в биологических экспериментах.
Установлено, что киномицин эффективен в уничтожении метициллин-резистентного золотистого стафилококка и ряда других патогенов, устойчивых к даптомицину. Устойчивость бактерий к антибиотикам считается одной из главных угроз здоровью человека. Недавно ученые провели исследование и выяснили эволюционные причины развития резистентности. Также по теме.
Что за антибиотик иррезистин?
Новый антибиотик получают из грибка Emericellopsis alkalina. Главные новости. В России зарегистрировали новый препарат для пациентов, устойчивых к антибиотикам. Так ведь антибиотики применяют при бактериальном происхождении болезни (грипп).