антибиотики

Исследование посвящено разработке инновационной платформы MAPPER (Mode of Action Prediction via Proteomics-Enhanced Representation) для ускоренного определения механизмов действия (MoA) антибиотиков. В условиях растущей резистентности к существующим препаратам, авторы предложили масштабируемый фреймворк, использующий мультимодальные данные для анализа ответов бактерий Escherichia coli. Методология включает интеграцию протеомных профилей, химических дескрипторов структур, динамики роста и ингибирующих концентраций более чем 50 различных антибиотиков. Разработанная модель MAPPER успешно классифицирует препараты по девяти различным механистическим классам и обладает способностью выявлять соединения с потенциально новыми, ранее не изученными механизмами действия. Тестирование показало высокую устойчивость системы при переносе знаний (transfer learning) между различными платформами масс-спектрометрии и внешними наборами данных. Данная технология представляет значительную ценность для фармацевтической разработки, позволяя эффективно приоритизировать новые антибактериальные кандидаты с уникальными механизмами воздействия.

Исследование представляет FoundedPBI — ансамблевый подход глубокого обучения для предсказания взаимодействий бактериофагов с бактериями на основе ДНК-последовательностей. Методология использует ансамбль из трёх современных ДНК-языковых моделей (Nucleotide Transformer v2, DNABERT-2, MegaDNA), обученных на прокариотических и бактериофаговых геномах, с агрегацией выходов в единый мета-эмбеддинг и последующей классификацией нейросетью. Ключевые результаты: на бенчмарке PredPHI модель достигла F1-оценки 76%, превзойдя текущий state-of-the-art PBIP на 7%, а на внутреннем наборе данных CI4CB — 93% F1-оценка, улучшив предыдущие методы на 4%. Особый вклад — адаптация стратегий агрегации контекста NLP для обработки целых бактериальных и фаговых геномов до 5 млн пар оснований, что в 50-100 раз превышает контекстные окна фундаментальных моделей (12-96K bp). Это критически важно для ускорения открытия пар фаг-бактерия, необходимых для фаговой терапии как альтернативы антибиотикам. Практическая значимость: метод снижает трудоёмкость экспериментального скрининга, позволяя предсказывать совместимость пар по ДНК-последовательностям без лабораторных тестов, что может революционизировать разработку персонализированных фаговых препаратов.