PNAS：美开发预测超级细菌耐药突变的软件

随着耐药细菌的增加，即使是几十年来容易控制的常见感染——例如肺炎或尿路感染，用标准抗生素都难以治疗。因此迫切需要研制新的药物，同时也需要某种方法最大程度地发挥这些药物的有效使用寿命。

为了实现这一目标，美国杜克大学的研究人员使用他们开发的软件，提前预测不断变化的感染细菌如何对抗这些新药，甚至在患者身上测试这些药物之前都能进行预测。

12月31日在PNAS发表的一项研究中，该研究小组用他们的程序来识别可使耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（Staphylococcus aureus，MRSA）对一类新实验药物产生耐药性的基因变化，这种新药显示出对抗致命疾病的潜力。

当研究人员用这种新药处理活菌时，实际上出现了两种遗传变化，正如他们的算法预测的一样。本文共同作者、杜克大学计算机科学和生化教授Bruce Donald说：“这给了我们一种途径，在一种药物被部署之前，探究什么细菌将会逃避我们所设计的药物。”

科学家们正在开发先发制人的策略，同时药物仍然处于设计阶段，这将给科学家们一个有利的开端，来检测新的化合物。本文共同作者、杜克大学研究生Pablo Gainza-Cirauqui说：“如果我们能以某种方法，提前预测细菌如何应对一种特殊的药物，那么我们就可以改造药物，或者计划测试下一种药物，或排除掉不大可能长期有效的疗法。”

由于细菌繁殖的如此迅速——在不到一个小时内生长并从一个细胞分裂为两个，耐药菌不断地发生演变，因此研究人员必须不断开发新的方法来杀死它们。

自从上世纪40年代引入第一种抗菌药物以来，细菌已经进化出抵抗每种新抗生素的方法，而在畜牧业中使用抗生素（以帮助牲畜增加体重），和在抗生素无法治愈的病毒感染中使用抗生素，则加速了这一过程。

Donald说：“我的孩子现在分别是15岁和13岁，当他们小时候使用的一些抗生素现在已经不再使用，因为它们不再像以前那样有效。”

金黄色葡萄球菌（已被证明可产生耐药性）引发感染的百分比，一直稳步上升，从1975年的2%上升到1991年的29%，到今天的55%以上，从而导致美国每年有11,000多人死亡，高于艾滋病死亡人数。

Gainza-Cirauqui说：“对于一些抗生素来说，药物引入后几十年都没有出现第一个耐药菌株在，而在其他抗生素中则只需要一年的时间。”

直到现在，科学家们都在试图预测使细菌逃避某种特定药物的遗传改变，他们不得不从先前已经发现的耐药突变“文库”中查找可能的突变。

但是，当谈到预测细菌如何适应新的药物时，这种方法存在不足，因为微生物不会以可重复的、可预见的方式发生改变。“有了一种新药，总有一种可能性，即生物体会产生从来没见过的不同突变。这是医生真正担忧的事情。”

为了克服这个问题，杜克大学的Donald和康涅狄格大学的Amy Anderson带领的一个研究小组，使用他们开发的一种蛋白质设计算法（称为OSPREY），来鉴定细菌中的DNA序列变化，这些变化可让产生的蛋白质能够阻止药物结合，同时仍然在细胞内执行其正常功能。

研究小组集中在一种新的实验性药物，这种药物通过结合和抑制一种细菌酶（称为二氢叶酸还原酶，DHFR，在DNA构建和其他过程中发挥至关重要的作用）而起作用。这种药物称为炔丙基连接叶酸拮抗物，有望作为MRSA感染的一种治疗方法，但是尚未进入人体试验。

Donald说：“我们想查明，细菌采用什么策略来对抗这些新的化合物。它们可能是我们以前见过的相同旧突变吗？或者细菌采用了新的策略？”

在一份可能突变的顺序表中，研究人员把注意力集中在4个微小的差异，称为单核苷酸多态性（SNPs），理论上它们会赋予细菌耐药性。虽然他们发现的突变以前没有报道过，但是，在实验室利用活菌的实验表明，他们的预测是正确的。

当科学家用新药处理MRSA并对存活下来的细菌进行测序时发现，超过一半的存活菌携带所预测的突变（赋予最高的耐药性）——一种微小的改变，使药物有效性降低了58倍。

Donald说：“我们的确在细菌中发现了新预测的突变，这一事实非常令人兴奋。”

现在，研究人员正在使用他们的算法来预测其他药物（旨在对抗大肠杆菌和肠球菌这样的病原体）的耐药突变。

Donald说，该模型也可以扩展到预测一种微生物对一种以上药物的响应。“我们甚至可以诱骗一种病原体发展出突变，使其能够逃避一种药物，但是这会使其对另一种药物特别敏感，就像一种组合拳。”

他们的这种计算方法，在预测其他疾病的耐药突变时尤其有用，例如癌症、艾滋病和流感，与细菌相比，在实验室中培养这些疾病的耐药细胞或细胞系更加困难。

原始出处：

Reeve SM1, Gainza P2, Frey KM1, Georgiev I2, Donald BR3, Anderson AC4.Protein design algorithms predict viable resistance to an experimental antifolate.Proc Natl Acad Sci U S A. 2014 Dec 31. pii: 201411548. [Epub ahead of print]