AI hjälper till att hitta nya antibiotikakandidater mot läkemedelsresistent gonorré
Forskare vid Karolinska Institutet har bidragit till en internationell studie som publicerats i Science Translational Medicine som visar hur artificiell intelligens (AI) kan påskynda upptäckten av nya antibiotika mot Neisseria gonorrhoeae, bakterien som orsakar gonorré.
Antibiotikaresistens hos gonorré är ett växande globalt hälsoproblem. Många stammar av Neisseria gonorrhoeae har utvecklat resistens mot den vanligaste antibiotikan, vilket innebär att infektioner kan bli svårare att behandla i framtiden.
I den nya studien, ledd av forskare vid Massachusetts Institute of Technology (MIT) med bidrag från forskare vid Karolinska Institutet, tränades en djupinlärningsmodell med tiotusentals experimentellt testade molekyler. Modellen användes sedan för att screena omkring sex miljoner kemiska föreningar. Ur denna stora datamängd identifierade AI ett fåtal lovande kandidater, inklusive två som visade stark aktivitet mot både antibiotikakänsliga och multiresistenta stammar.
En av föreningarna dödade snabbt bakterierna och eliminerade infektionen i en laboratoriemodell som efterliknar mänsklig vävnad. Den ledande föreningen, A1, minskade också bakterienivåerna i djurmodeller och visade en selektiv antibakteriell effekt.
Kan påskynda nya behandlingar
Forskare vid Karolinska Institutet bidrog genom att identifiera hur föreningen verkar inne i bakterieceller. Med en proteomikbaserad metod, den så kallade PISA‑analysen, fann de att A1 riktar in sig på alaninracemas, ett enzym som är viktigt för att bygga upp bakteriens cellvägg.
-Att förstå hur ny antibiotika fungerar är avgörande för dess vidare utveckling och kliniska användning. Med avancerad proteomik kunde vi identifiera alaninracemas som målet för A1 och förstå dess antibakteriella verkan, säger Amir Ata Saei, biträdande universitetslektor vid Institutionen för mikrobiologi, tumör- och cellbiologi, Karolinska Institutet.
Forskarna kombinerade proteomik, genetik och biokemiska experiment för att bekräfta mekanismen. Resultaten tyder på att föreningarna verkar på ett annat sätt än befintlig antibiotika, vilket kan vara viktigt för att hantera antibiotikaresistens.
Studien visar hur AI‑driven upptäckt och experimentell biologi kan kombineras för att påskynda utvecklingen av nya behandlingar. Forskarna hoppas att liknande metoder kan användas mot andra patogener där behandlingsalternativen blir alltmer begränsade.
Studien är ett samarbete mellan forskare vid Karolinska Institutet – Margaux Gaborieau, Edmund Loh, Marie‑Stéphanie Aschtgen och Amir Ata Saei – och kollegor vid MIT, Broad Institute, Harvard University och flera andra internationella institutioner.
Publikation
Deep learning-enabled discovery of antibiotics effective against Neisseria gonorrhoeae.
Anahtar MN, Valeri JA, Modaresi SM, Krishnan A, Donghia NM, Palace SG, Zheng EJ, Gulati A, Jorgenson A, Junaid A, Bandyopadhyay P, Luttens A, Suresh K, Edwards P, Wong F, Zhang Y, Ritz D, Gaborieau M, Loh E, Gaetani M, Aschtgen MS, Saei AA, Grad YH, Ingber DE, Collins JJ
Sci Transl Med 2026 Jun;18(854):eads4699