Метаболическое моделирование предсказывает уникальные лекарственные мишени у Borrelia burgdorferiМетаболическое моделирование предсказывает уникальные лекарственные мишени у Borrelia burgdorferi
Ученые из Медицинской школы Университета Тафтса разработали геномную метаболическую модель или "карту" ключевых метаболических процессов бактерии, вызывающей болезнь Лайма.
Используя эту модель, они успешно идентифицировали два соединения, которые избирательно воздействуют на механизмы, используемые только болезнью Лайма для заражения хозяина. Результаты их исследования опубликованы 19 октября в журнале mSystems.
Хотя ни один из препаратов не является эффективным средством лечения болезни Лайма, поскольку имеет множество побочных эффектов, успешное использование модели для прогнозирования целей лекарственных препаратов и возможных существующих методов лечения показывает, что можно получить молекулы, которые блокируют только Borrelia burgdorferi, оставляя нетронутыми другие полезные бактерии.
Геномные метаболические модели (ГММ) собирают всю известную метаболическую информацию о биологической системе, включая гены, ферменты, метаболиты и другую информацию. Эти модели используют большие данные и машинное обучение, чтобы помочь ученым понять молекулярные механизмы, сделать прогнозы и выявить новые процессы, которые могут быть ранее неизвестны и даже противоречить известным биологическим процессам.
В настоящее время болезнь Лайма лечится антибиотиками широкого спектра действия, которые убивают не только Borrelia burgdorferi, но одновременно и широкий спектр других бактерий, которые обитают в микробиоме хозяина и выполняют множество полезных функций. Некоторые люди с хроническими симптомами болезни Лайма или ее рецидивами принимают антибиотики годами, хотя это противоречит медицинским рекомендациям и не имеет доказательств того, что это на самом деле работает.
"Большинство антибиотиков, которые мы до сих пор используем, основаны на открытиях десятилетней давности, и антибиотикорезистентность является растущей проблемой для многих бактериальных заболеваний", - говорит Питер Гвинн, первый автор статьи и доцент кафедры молекулярной биологии и микробиологии медицинского факультета Университета Тафтса. "В настоящее время растет стремление найти вещества, воздействующие на определенный механизм бактерий одного вида, а не лечить пациентов антибиотиками широкого спектра действия, которые уничтожают микробиом и вызывают резистентность к антибиотикам".
Два соединения, выявленные in silico с помощью ГММ, - это противораковый препарат со значительными побочными эффектами, которые делают его нецелесообразным для использования при лечении рака, и препарат от астмы, снятый с производства из-за своих побочных эффектов. Оба препарата, определенные моделью, были протестированы в лаборатории и успешно уничтожили Borrelia burgdorferi in vitro.
"Возбудитель болезни Лайма является отличным модельным организмом для препаратов узкого спектра действия, поскольку боррелии очень зависимы от окружающей среды", - поясняет Гвинн. Использование модели позволяет ученым пропустить некоторые трудоемкие шаги исследования и привести к разработке более целенаправленных методов лечения. "Теперь мы можем использовать эту модель для поиска подобных соединений, которые не обладают такой же токсичностью, как противораковые и противоастматические препараты, но потенциально могут остановить тот или иной элемент патогенеза болезни Лайма", - говорит Гвинн.
"Я могу представить себе день, когда люди получают целевое лечение болезни Лайма в течение двух недель, а не антибиотики широкого спектра действия, проходят тестирование и определяют, что они очищены от инфекции, а затем принимают препараты для укрощения их иммунного ответа, если хронические симптомы сохраняются", - поделился Гвинн. Он считает, что подобные "карты" могут быть разработаны и для других бактерий с относительно небольшими геномами, таких как бактерии, вызывающие заболевания, передающиеся половым путем, сифилис и хламидиоз, а также риккетсии. Группа Гвинна занимается разработкой моделей для некоторых из этих бактерий.
