Новости новые антибиотики

Новый российский антибактериальный препарат широкого спектра действия Фтортиазинон поступит в оборот в июне, сообщил РИА Новости директор НИЦЭМ им. Решение видится в формировании отдельной государственной программы по созданию новых антибиотиков», — резюмировал Геннадий Красников. Международная фармкомпания Astellas решила вывести с российского рынка антибиотик вильпрафен, аналогов которому в России пока нет, сообщило издание РБК. |. Новое открытие по праву считается прорывом в медицине, поскольку новые антибиотческие соединения ученые не могли открыть уже 30 лет.

Золотое производство

  • Европейская комиссия одобрила новый антибиотик против супербактерий
  • Как в мире разрабатывают новые антибиотики
  • Ассоциация аптечных учреждений
  • В России утвердили новый стандарт лечения простуды. Из него убрали антибиотики
  • Комментарии
  • Правила комментирования

FDA одобрило новый антибиотик против инфекции мочеполовых путей

Их исследование было поддержано Российским научным фондом. Микобактерию испытывали антибиотиками, которые используются для лечения туберкулеза: канамицином, стрептомицином, офлоксацином и тетрациклином. Пропитанные ими бумажные диски клали в чашки Петри с культурами этой бактерии. Дозы препаратов меняли, а затем сравнивали рост условного патогена с контрольным образцом без антибиотика. Чашки Петри с исследуемым штаммом M. Источник: Алексей Ватлин Выяснилось, что малые дозы антибиотиков не убивали, а только укрепляли его «иммунитет», то есть, увеличивали активность основного гена-регулятора устойчивости whiB7. Так, ученые наблюдали значительное увеличение сопротивляемости микроорганизма под действием канамицина и офлоксацина.

Во время пандемии на одного погибшего от ковида приходилось двое, которых не смогли спасти после того, как к вирусу присоединились бактерии.

С последующими годами все больше и больше инфекций, которые приобретают устойчивость к тем средствам лекарственным, к антибиотикам, которыми мы лечим пациентов", — рассказал главный врач медицинского центра, врач-инфекционист Евгений Тимаков. Если антибиотики перестанут работать совсем — по прогнозам ученых это может произойти лет через 20 — медики могут стать бессильны перед простейшими инфекциями. Решение этой проблемы ищут лучшие ученые мира. Возможно, спасение человечества — именно в этом российском препарате. Его с самого начала разрабатывали как убийцу бактерий, которые для ученых собрали в московских стационарах и реанимациях. Еще до их окончания препарат планируют зарегистрировать как лекарство при лечении уропатий. Если все пройдет успешно, спектр действия расширят, и тогда новейшее лекарство может потребоваться практически каждому стационару.

Пока фтортиазинон производят небольшими партиями в лаборатории, но в центре Гамалеи специально для нового препарата готовы запустить отдельную линию.

Так, ученые наблюдали значительное увеличение сопротивляемости микроорганизма под действием канамицина и офлоксацина. Наибольшая же сопротивляемость появлялась у него при контакте с тетрациклином. Таким образом, малые дозы сразу девяти разновидностей антибиотиков, в состав которых входят вышеназванные вещества, оказались не оружием, а «прививкой» для болезнетворного микроорганизма. По словам доцента РУДН, кандидата биологических наук Алексея Ватлина, подобные устойчивые микробы могут появляться в окружающей нас среде вследствие неконтролируемого использования антибиотиков в сельском хозяйстве, пищевом и фармацевтическом производствах. При этом, как показали опыты, они не меняют своей ДНК, — новые свойства возникают у них за счет активации генов резистентности. Изучив механизмы происхождении лекарственной устойчивости, ученые надеются в будущем разработать новые методы борьбы с болезнетворными бактериями.

Полипептиды получают из биологических объектов с помощью ультразвуковой обработки. При воздействии определенных частот на "белые" клетки крови изменяется их проницаемость. Мы оптимизировали этот способ, чтобы получить новые соединения", - рассказала руководитель проекта, профессор кафедры "Химия и биотехнология" Пермского Политеха Лариса Волкова. Пептидные комплексы быстро "атакуют" клетки-мишени. Они обладают широким спектром действия, в том числе по отношению к штаммам, которые устойчивы к другим антибиотикам, и в этом их большое преимущество.

Фузобактериальная инфекция привела к эндометриозу яичников

Тетраценомициновые антибиотики были обнаружены более 40 лет назад. Призыв ВОЗ к фармацевтической индустрии — поиск новых решений, направленных на борьбу с устойчивыми к действию антибиотиков "приоритетных патогенов", т.е. бактерий. В России зарегистрировали новый препарат для пациентов, устойчивых к антибиотикам.

Химики нашли кандидата в антибиотики нового поколения

Для предсказания активности каждого листового узла используется Chemprop, и эти предсказания используются для обновления статистики каждого промежуточного узла при обратном проходе. Этот графический поиск выводит обоснование, объясняющее пороговое значение не менее 0,1 предсказательной оценки соединения, если оно сходится; в противном случае, если обоснование не найдено, то интересующий нас случай нельзя объяснить таким образом. Как и ожидалось, многие рационалы совпали с известными фрагментами структурных классов. Однако также обнаружили обоснования, которые не были связаны ни с одним известным классом антибиотиков. Поэтому цель заключалась в лучшей фильтрации структурно новых интересных соединений и исследовании их соответствующих обоснований. Новые фильтрованные подструктуры Основываясь на выявлении известных классов антибиотиков в результате проведенных анализов, и способности графовых обоснований то же, что и рационалы предсказывать подструктуры, диагностирующие высокие показатели антибиотической активности, исследователи попытались выявить структурно новые классы антибиотиков, предсказанные обученными моделями. Чтобы рассмотреть химические структуры с благоприятными свойствами для медицинской химии, исследователи удалили все найденные подструктуры, содержащие PAINS и Brenk-предупреждения, которые относятся к подструктурам, которые могут проявлять неспецифичную реакцию, мутагенность или иметь неблагоприятную фармакокинетику.

Это уменьшило количество предсказанных вариантов с 3 646 до 2 209. Далее исследователи сосредоточились на поиске соединений, не похожих на те, что были в обучающем наборе. В результате был получен окончательный набор из 1 261 совпадения, из которых 162 были из базы данных Mcule и 1 099 - из базы данных Broad Institute. Теперь все исследования будут сосредоточены вокруг этих 186 совпадений. Для того чтобы использовать эти рационалы для ясного прогнозирования структурных классов, предположили, что изучение химических основ, общих для рассматриваемых обоснований, позволит выделить наиболее значимые прогнозы структурных классов. Это особенно полезно для уменьшения объема выборки, поскольку типичные рационалы содержат большое количество атомов более 17 и отличаются друг от друга незначительными модификациями.

Были вычислены химические основы с хотя бы 12 атомами, которые сохранялись во всех обоснованиях. Следует отметить, что три из пяти основ содержат хлор, что свидетельствует о том, что модели рассматривают присутствие атома хлора в этих химических контекстах как важный фактор, влияющий на антибиотическую активность. Здесь 16 соединений с необходимыми обоснованиями были связаны с пятью каркасами G1-G5. Поскольку количество совпадений, оставшихся после фильтрации и анализа, было достаточно большим, исследователи напрямую проверили предсказания модели, получив девять совпадений, связанных с обоснованиями в группах G1-G5. Для сравнения также получили 45 совпадений из отфильтрованных 1 261 с вычисленными обоснованиями, не связанными с G1-G5, 187 совпадений из отфильтрованных 1 261 без вычисленных обоснований и 30 структурно несхожих соединений с низкими менее 0,1 баллами предсказания. В результате такого подхода был получен набор из 283 соединений, которые экспериментально проверили.

Эти значения указывают на то, что усилия по испытанию соединений могут быть так же продуктивными, как испытание случайных находок, когда они сосредоточены на структурных классах, предсказанных моделями глубокого обучения. Кроме того, в соответствии с низким уровнем ложного опускания для модели, ни одно из 30 закупленных соединений с низкими оценками предсказания не ингибировало рост S. В итоге, из четырех найденных активных соединений, проявляющих активность против S. Стоит отметить, что G2 ассоциирована с двумя подтвержденными активными находками, что указывает на то, что эта группа рационалов может представлять активный структурный класс. Однако исследователи не фильтровали находки на основе этих или других физико-химических свойств, при этом отмечается, что подтвержденные находки были меньше и менее полярны, чем типичные антибиотики для грамположительных бактерий. Проведение дополнительных экспериментов по ингибированию роста показало, что соединения 1 и 2, а также почти все другие структурно новые подтвержденные находки также обладали активностью против MRSA USA300, сравнимым с его метициллиночувствительными аналогами.

При контрсортировке их на цитотоксичность по отношению к клеткам HepG2, HSkMCs и IMR-90 мы обнаружили, что 20 из 21 структурно новых подтвержденных находок были нецитотоксичны при концентрации 10 мкМ. В качестве окончательного эмпирического фильтра исследователи измерили МИК минимальную ингибирующую концентрацию S. Механизм действия и резистентность Для дальнейшего изучения отобранных соединений ученые дополнительно исследовали механизмы действия этих соединений с помощью эволюции устойчивых мутантов. Последовательно пассировали S. Кроме того, исследователи высевали S. Для дальнейшего изучения фенотипических эффектов наблюдаемых свойств или характеристик соединений 1 и 2 исследователи объединили микроскопические наблюдения с измерениями клеточной физиологии.

Сначала провели визуализацию одноклеточных; здесь исследователи сосредоточились на B. Одноклеточная визуализация показала, что клетки, обработанные соединением 1 или 2 лизировались клетки разрушились, их мембраны разорвались или проникли вещества, приводящие к гибели клеток , что согласуется с бактерицидной активностью этих соединений и свидетельствует о механизме действия, направленном на клеточную оболочку. Следует отметить, что оба соединения были активны в отношении ванкомицинрезистентных энтерококков VRE , представляющих серьезную угрозу устойчивости к антимикробным препаратам. Более того, эксперименты по уничтожению бактерий по времени показали, что оба соединения были эффективны против персистирующих длительно существующих в организме хозяина B.

В итоге, из этих структурных классов соединений один является селективным в отношении MRSA и ванкомицин-резистентных энтерококков, избегает значительной резистентности и снижает титры бактерий в мышиных моделях кожной и системной инфекции бедра, вызванной MRSA. 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.

Учёные из США синтезировали новый антибиотик против «супербактерий» Учёные из США синтезировали новый антибиотик против «супербактерий» Исследователи из Университета Дьюка Северная Каролина, США разработали антибактериальное соединение LPC-233 и испытали его совместно с коллегами из Франции на 285 бактериальных штаммах, включая микроорганизмы, резистентные к терапии существующими коммерческими соединениями «супербактерии». Результаты исследований опубликованы в научном журнале Science Translation Medicine. Ингибирование фермента LpxC приводит к разрыву внешней части мембраны и гибели бактериальной клетки.

Работает эта система весьма хитроумно. Она позволяет бактерии формировать на своей поверхности тончайшие иглы. Потом бактерия подбирается к здоровой клетке в организме, которую хочет заразить, и аккуратно прикасается к ней иглами, не протыкая при этом поверхность клетки. Затем белки бактерии проделывают в месте соприкосновения иглы и поверхности клетки поры. Дальше бактерия впрыскивает в клетку «убийственные» эффекторные белки, которые, кстати, есть и у возбудителя чумы Yersinia pestis. Именно эффекторные белки ответственны за смертоносность бактерии. Они стимулируют здоровую клетку самостоятельно поглотить вредную бактерию. А дальше — дело сделано, после того, как здоровая клетка сама открыла ворота врагу, бактерии начинают стремительно размножаться.

Новый стандарт лечения ОРВИ в России: антибиотики исключить, но можно обратиться к гинекологу

Открыта новая группа антибиотиков с уникальным механизмом атакующего действия на бактерии, что делает эти препараты очень перспективными, прежде всего, в контексте. Новый антибиотик получают из грибка Emericellopsis alkalina. Главные новости. Минздрав России утвердил новый стандарт лечения взрослых при острых респираторных вирусных инфекциях (ОРВИ). Инновационный отечественный препарат против устойчивости бактерий к антибиотикам успешно прошел исследования.

Сейчас на главной

  • КАК РАБОТАЕТ НОВЫЙ АНТИБИОТИК?
  • Антибиотики нового класса получили с помощью «бактерий-убийц»
  • В России появятся новые антибиотики
  • ИИ помог обойти защиту резистентных бактерий: открыт новый класс перспективных антибиотиков / Хабр
  • Как работают антибиотики?
  • Ученые «Сириуса» создают антибиотики нового поколения

Что за антибиотик иррезистин?

публикуются работы по поиску и созданию новых антибиотиков, результаты их экспериментального и клинического изучения. Эксперты Всемирной организации здравоохранения выразили беспокойство: производство новых антибиотиков, особенно способных справиться с устойчивыми к лекарствам. Главные новости. публикуются работы по поиску и созданию новых антибиотиков, результаты их экспериментального и клинического изучения.

Новый стандарт лечения ОРВИ в России: антибиотики исключить, но можно обратиться к гинекологу

Новые антимикробные препараты — иммуно-антибиотики двойного действия (dual-acting immuno-antibiotics, DAIAs). Новый российский антибактериальный препарат широкого спектра действия Фтортиазинон поступит в оборот в июне, сообщил РИА Новости директор НИЦЭМ им. Минздрав России утвердил новый стандарт лечения взрослых при острых респираторных вирусных инфекциях (ОРВИ). Оказалось, что новые антибиотики способны воздействовать на широкий спектр патогенных грамотрицательных и грамположительных бактерий. Новое открытие по праву считается прорывом в медицине, поскольку новые антибиотческие соединения ученые не могли открыть уже 30 лет. «В этом методе используется концепция возвращения восприятия у бактерий, чтобы можно было не разрабатывать новые, а снова использовать уже доступные антибиотики.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий