9 серпня, 2023
Дослідники знаходять щілину у броні збудника туберкульозу
Mycobacterium tuberculosis (Mtb) є збудником туберкульозу, найбільш смертоносної інфекційної хвороби у світі. Mtb настільки резистентний і шкідливий, що може адаптуватися до різних умов усередині нашого тіла, і це дозволяє йому уникати впливу лікування. Вчені використали електронну модель мікобактерії для досягнення двох цілей: зрозуміти реакцію на стрес, із яким Mtb має впоратися, щоби вижити, і продемонструвати, що таке моделювання може прискорити розробку механізмів впливу на важкодоступну та недостатньо вивчену проблему резистентності до лікування.
Використовуючи комп’ютерну модель для розуміння адаптації Mtb, дослідники з Інституту системної біології (США) визначили мережу збудника, яка дозволяє йому витримувати медикаментозну терапію та протистояти їй. Коли ця мережа порушується, клітини Mtb не здатні належним чином ділитися, що руйнує їхню клітинну стінку – ключовий механізм захисту.
Комп’ютерна модель під назвою EGRIN 2.0 допомагає вченим побачити, як гени Mtb працюють разом і як на них впливає навколишнє середовище. EGRIN 2.0 визначила сигнальну систему під назвою MtrA, яка сприяє росту патогена у відповідь на сигнали від організму господаря. Вчені також виявили, що MtrA знижує ефективність антибіотиків, які використовуються для лікування туберкульозу. Структура MtrA закодована в геномі мікобактерії для успішної інвазії. Однак вплив навколишнього середовища (і генетичні чинники) змінює спорідненість цього сигнального шляху до зв’язування з організмом людини, що модулює інший вид транскрипції.
На думку дослідників, ці наукові здобутки розчищають шлях для розроблення ліків, які б ефективно націлювали та пригнічували основний механізм сигнальної системи MtrA, у такий спосіб запобігаючи Mtb протистояти лікуванню та переносити його. Ці відомості можуть також допомогти в пошуку інших ліків та/або схем із кількома препаратами, важливих для лікування туберкульозу.
Джерело: https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(23)00886-0?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2211124723008860%3Fshowall%3Dtrue