Kunstmatige intelligentie zoekt nieuwe antibiotica

Slimme software (kunstmatige intelligentie) van de Leidse en Wageningse universiteit doorzocht genomen van bacteriën en vond 42 clusters DNA die coderen voor eiwitten met antibiotica-werking.

Trefwoorden: #afvalwater, #bioreactor, #biosensor, #fermentoren, #gezondheidszorg, #Helia Biomonitoring, #medicijndosering, #medicijnresten, #Menno Prins, #sensor, #TU Eindhoven, #voedingsmiddelenindustrie

Lees verder

research

( Foto: kentoh - 123RF )

ENGINEERINGNET.BE - Vandaag de dag raken steeds meer bacteriesoorten resistent tegen antibiotica. Daarom zijn nieuwe antibiotica nodig, maar de klassieke zoekmethode met kweekjes is uitgeput. In het laboratorium maken bacteriën niet alle antibiotica aan die ze genetisch in huis hebben.

Hoogleraar Moleculaire Biotechnologie Gilles van Wezel: 'Om in DNA het stukje code te vinden waarmee een mogelijk antibioticum wordt gemaakt, moet je op diverse dingen letten. Zo zitten alle genen die coderen voor antibiotica vlak bij elkaar in een cluster.'

'Verder moet er een gen bij zitten dat dicteert dat het te maken molecuul de bacteriecel uit gaat: de bacterie scheidt het antibioticum altijd uit. Ook moet het DNA niet in alle bacteriën voorkomen. Antibiotica worden namelijk maar door een deel van de bacteriën gemaakt: het is een gespecialiseerde functie. Wij namen als criterium dat het in 10 tot 30% van de onderzochte soorten moest zitten.'

Van Wezel werkte daartoe samen met Marnix Medema, bio-informaticus aan de Wageningen Universiteit. Medeam weet hoe je software kunt maken die bacterie-DNA kan doorzoeken.

Met de ideeën van Van Wezel en Medema ging promovendus Alexander Kloosterman aan de slag. Hij ontwikkelde software die bacteriegenomen kon doorzoeken op de criteria die hij samen met Van Wezel opstelde. In de DNA-code vond de software 42 nieuwe typen clusters van genen die aan de gestelde randvoorwaarden voldeden. Die konden dus mogelijk coderen voor 'precursors' die later eiwitten worden met antibiotica-werking.

Van Wezel: 'Een van die 42 clusters van genen voldeed het beste aan onze voorwaarden én kwam voor in een bacteriesoort waarmee wij makkelijk aan de slag konden in ons lab.' Het lukte om deze bacterie een kleine hoeveelheid van de stof pristinine te laten maken: de stof die gemaakt wordt met het gencluster dat de software had aangewezen.'

Pristinine behoort tot een nieuwe subklasse van lanthipeptiden, waartoe veel antibiotica behoren. Het bekendste voorbeeld is nisine, een veel gebruikt conserveringsmiddel in bijvoorbeeld kaas. De machinerie in de cel die pristinine opbouwt, wijkt zeer sterk af van die van nisine. Daarom herkende gangbare software het DNA dat ervoor codeert niet als mogelijk interessant. Met kunstmatige intelligentie is dat nu wel gelukt.

Waarvoor pristinine bruikbaar is, moet nog blijken. Ook de 41 andere genclusters die de nieuwe software aanwees, zijn interessant om verder te onderzoeken. Van Wezel: 'Ons werk is open science en iedere onderzoeksgroep kan ermee aan de slag.'