A gyógyszerfejlesztésben is fontos vizsgálati módszert fejlesztettek szegedi kutatók
A Szegedi Biológiai Kutatóközpont (SZBK) és a Magyar Molekuláris Medicina Kiválósági Központ (HCEMM) kutatói a HUN-REN hálózatában új, gépi tanuláson alapuló módszert dolgoztak ki a baktériumfertőzések egysejt-szintű elemzésére. A Nature Communications folyóiratban bemutatott, szabadalmi eljárás alatt álló MALVINA (Machine Learning-Based Virulence Interaction Analysis) rendszer pontosan feltárja, miként jutnak be a kórokozók az emberi sejtekbe, milyen mértékű DNS-károsodást okoznak, és hogyan reagálnak más mikrobák vagy gyógyszerek jelenlétére.
A kísérletek során a szakemberek emberi vastagbél-hámsejteket fertőztek meg négyféle fluoreszcens jelölésű E. coli törzzsel. A számítógépes modell több mint 1,3 millió sejtet vizsgált meg egyedileg, és 86 százalékos pontossággal különítette el a fertőzött sejteket az egészségesektől. A kísérletekben kiemelkedett egy vastagbél-daganatos mintából származó törzs, amely kifejezetten hatékonyan hatolt be a sejtekbe, felhalmozódott ott, és jelentős DNS-károsodást idézett elő. A kutatók 23 különböző gyógyszer – köztük antibiotikumok – hatását is elemezték két invazív törzsön, vizsgálva a baktériumok pusztulási arányát és a túlélők viselkedését.
Az eljárás áttörést jelent a gyógyszerfejlesztésben, mivel összekapcsolja a fertőzés intenzitását a kiváltott sejtkárosodással. A rendszer a jövőben segíthet a különösen veszélyes kórokozók korai felismerésében, a hatóanyagjelöltek szűrésében és virulenciacsökkentő probiotikumok azonosításában.
Folytasd az appban — szavazz és szólj hozzá ➔