Давид Мирошник 0,0

Давайте на минутку представим, что ученые тоже могут стать частью киберпанка. Вот только вооружиться придется не лазерными пушками, а острым умом и парой-тройкой гениальных коллег, которые даже в самый напряженный момент помогут найти верный подход к решению проблемы.

Можно ли повернуть вспять неумолимую способность бактерий приспосабливаться? Есть ли шанс сохранить силу антибиотиков, но при этом «перешагнуть» через адаптивные механизмы бактерий? В статье журнала Science Advances ученые из Университета Райса (Техас, США) рассказывают о разработке молекулярных машин, способных «просверлить» брешь в мембране бактерий, что поможет антибиотикам попасть в клетку.

В эпоху стремительно распространяющейся антибиотикорезистентности ученые всеми силами пытаются найти новые антибиотики, чтобы расширить арсенал антиинфекционных препаратов. Большой коллектив российских исследователей недавно сообщил об открытии нового семейства антибиотиков липогликопептидной природы, которые синтезирует штамм бактерии Streptomyces. Свойства двух веществ из этой группы, гауземицинов A и B, были детально изучены. Крайне необычная химическая структура позволяет надеяться на нетипичный механизм действия этих антибиотиков.

Бесконечная гонка вооружений между прокариотическими системами CRISPR-Cas и мобильными генетическими элементами часто приводит к тому, что последние либо обзаводятся специальными механизмами, позволяющими им нейтрализовать действие CRISPR-Cas, либо приобретают мутации, благодаря которым они уклоняются от действия защитных систем. Однако, как недавно показала группа ученых во главе с Константином Севериновым, в бактериальных популяциях сохраняется небольшое количество копий плазмид, которые являются прямыми мишенями систем CRISPR-Cas клеток-хозяев и, более того, при этом не приобретают защитных мутаций. Как же этим плазмидам удается сохраняться в бактериальной популяции и зачем это может быть полезно бактериям? Давайте разбираться.

Несмотря на то, что лишь несколько процентов генов эукариот кодируют белки, транскрипция затрагивает почти все участки генома. В результате этого процесса образуется огромное количество всевозможных некодирующих РНК, причем функции большинства из них неизвестны. Тем не менее установлено, что некоторые некодирующие РНК участвуют в поддержании и регуляции пространственной организации генома. Исследователи из Института биологии гена Российской академии наук и с факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ им. М.В. Ломоносова разработали новый метод, позволяющий изучать контакты молекул РНК с геномом, и с его помощью идентифицировали сотни видов РНК, ассоциированных с активным или неактивным хроматином. С помощью нового метода ученым даже удалось детально изучить кинетику образования мРНК и подтвердить гипотезу о котранскрипционном сплайсинге интронов.

В связи с повсеместной антибиотикорезистентностью бактерий поиск новых антибиотиков становится задачей повышенной важности. Но не менее важно разобраться в механизме действия и уже описанных соединений. Большая группа исследователей, в числе которых специалисты из Сколтеха, МГУ им. М.В. Ломоносова и Гамбургского университета, смогла детально выяснить механизм действия антибиотика тетраценомицина X и показала, что это вещество «затыкает» выводной туннель бактериальных и эукариотических рибосом.

Проблема стремительного распространения устойчивости к антибиотикам среди патогенных бактерий — одна из самых острых проблем современной медицины, поэтому разработка новых антибиотиков сейчас является очень важной задачей. Недавно на страницах журнала Cell американские исследователи сообщили, что сумели найти новый потенциальный антибиотик широкого спектра в базе данных соединений Drug Repurposing Hub с помощью машинного обучения. Обнаруженное вещество получило название галицин. Авторы работы экспериментально показали, что галицин обладает бактерицидной активностью против бактерий разных филогенетических групп, включая такие патогены человека, как возбудитель туберкулеза Mycobacterium tuberculosis и возбудитель колита Clostridioides difficile. Наша статья посвящена новой стратегии поиска потенциальных антибиотиков с помощью машинного обучения.