CELL：机器学习揭示抗生素作用机制

导语：前瞻性网络建模如何与机器学习相结合，以确定药物功效的复杂因果机制。

来源：梅斯医学

当前的机器学习技术能够使生物信号与测量的表型牢固地结合，但是这些方法不能识别因果关系。

最近，研究人员开发了一个集成的“白盒子”生化筛选，网络建模和机器学习方法，以揭示因果机制，并应用这种方法来理解抗生素的功效。

研究人员在大肠杆菌中反向筛选针对杀菌抗生素的多种代谢物，并使用基因组规模的代谢网络模型模拟其相应的代谢状态。

在模型模拟上回归测量的筛选数据表明，嘌呤生物合成参与抗生素致死性，研究人员之后通过实验验证了该模型。

研究人员表明，抗生素诱导的腺嘌呤限制增加了ATP需求，提高了中枢碳代谢活性和氧消耗，增强了抗生素的杀伤作用。

这项工作展示了前瞻性网络建模如何与机器学习相结合，以确定药物功效的复杂因果机制。

原始出处：Yang JHet al. A White-Box Machine Learning Approach for Revealing Antibiotic Mechanisms of Action. CELL, 2019; doi: 10.1016/j.cell.2019.04.016.

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