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    Utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare i trattamenti per la tubercolosi

    Un'illustrazione medica di batteri Mycobacterium tuberculosis resistenti ai farmaci, presentata nella pubblicazione Centers for Disease Control and Prevention (CDC) intitolata Antibiotic Resistance Threats in the United States, 2019 (AR Threats Report). Credito:Illustratori medici:Alissa Eckert; James Archer

    Immagina di avere 20 nuovi composti che hanno mostrato una certa efficacia nel trattamento di una malattia come la tubercolosi (TB), che colpisce 10 milioni di persone in tutto il mondo e ne uccide 1,5 milioni ogni anno. Per un trattamento efficace, i pazienti dovranno assumere una combinazione di tre o quattro farmaci per mesi o addirittura anni perché i batteri della tubercolosi si comportano in modo diverso in ambienti diversi nelle cellule e in alcuni casi si evolvono per diventare resistenti ai farmaci. Venti composti in combinazioni di tre e quattro farmaci offrono quasi 6.000 possibili combinazioni. Come si decide quali farmaci testare insieme?

    In un recente studio, pubblicato nel numero di settembre di Cell Reports Medicine , i ricercatori della Tufts University hanno utilizzato i dati di ampi studi che contenevano misurazioni di laboratorio di combinazioni di due farmaci di 12 farmaci antitubercolari. Utilizzando modelli matematici, il team ha scoperto una serie di regole che le coppie di farmaci devono soddisfare per essere trattamenti potenzialmente efficaci come parte di cocktail di tre e quattro farmaci.

    L'uso di coppie di farmaci anziché la misurazione della combinazione di tre e quattro farmaci riduce significativamente la quantità di test che devono essere eseguiti prima di spostare una combinazione di farmaci in ulteriori studi.

    "Usando le regole di progettazione che abbiamo stabilito e testato, possiamo sostituire una coppia di farmaci con un'altra coppia di farmaci e sapere con un alto grado di sicurezza che la coppia di farmaci dovrebbe lavorare di concerto con l'altra coppia di farmaci per uccidere i batteri della tubercolosi nel modello di roditore", afferma Bree Aldridge, professore associato di biologia molecolare e microbiologia presso la Tufts University School of Medicine e di ingegneria biomedica presso la School of Engineering, e membro della facoltà del programma di immunologia e microbiologia molecolare presso la Graduate School of Biomedical Sciences. "Il processo di selezione che abbiamo sviluppato è più snello e più accurato nella previsione del successo rispetto ai processi precedenti, che consideravano necessariamente un minor numero di combinazioni."

    Il laboratorio di Aldridge, che è l'autore corrispondente dell'articolo e anche direttore associato del Tufts Stuart B. Levy Center for Integrated Management of Antimicrobial Resistance, ha sviluppato in precedenza e utilizza DiaMOND, o misurazione diagonale delle interazioni farmacologiche n-way, un metodo per studiare le interazioni di combinazione di farmaci a coppie e di ordine elevato per identificare regimi di trattamento più brevi ed efficienti per la tubercolosi e potenzialmente altre infezioni batteriche. Con le regole di progettazione stabilite in questo nuovo studio, i ricercatori ritengono di poter aumentare la velocità con cui gli scienziati determinano quali combinazioni di farmaci tratteranno più efficacemente la tubercolosi, il secondo killer infettivo al mondo. + Esplora ulteriormente

    Il microbiologo spiega i cocktail di farmaci e come i ricercatori trovano gli abbinamenti giusti per migliorare i risultati




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