Om 20-30 år vil bakterieresistens være så stort et problem, at det vil kræve flere menneskeliv end kræft – selv i den vestlige verden. Sådan lyder den dystre profeti fra verdenssundhedsorganisationen WHO, der slår på tromme for, at der derfor gøres en aktiv, målrettet indsats for at finde ny antibiotika. En forsker fra Institut for Ingeniørvidenskab, Aarhus Universitet, har fået en idé, der kan hjælpe med netop dette, kolossale problem.
Hvert år dør over 25.000 europæere som følge af infektioner med bakterier, der har udviklet resistens mod antibiotika. Infektioner, som man før kunne kurere, men som nu har mistet deres effekt, fordi de sygdomsfremkaldende bakterier gennem mutationer har udviklet resistens mod de stoffer, der førhen var dødelige for dem.
Det er en alvorlig sag, for ikke alene er det moderne samfund enormt afhængig af antibiotika – det er også blevet meget vanskeligt at finde nyt.
Adjunkt Thomas Tørring fra Institut for Ingeniørvidenskab, Aarhus Universitet, har derfor startet et nyt forskningsprojekt op, hvor han vil forene kunstig intelligens og billedgenkendelse med jordprøver fra nationalparker over hele jorden til at finde ny medicin i naturens eget medicinskab:
”Hvis man går udenfor og tager en skefuld jord i baghaven, vil der være millioner af bakterier i blot den ene skefuld. Og faktisk vil der være bakterier i den, som vil være i stand til at producere adskillige af de antibiotika, som vi kender det i dag. Det var nærmest sådan, man i gamle dage fandt antibiotika,” siger han og slår fast, at de dage for længst er forbi:
”Stort set alle de klasser af antibiotika, vi har i dag, var nogle man fandt for 50 år siden eller mere. Det er sjældent, man finder nye antibiotika i dag. Det sker måske hvert 10-15. år.”
Det håber Thomas Tørring dog at kunne ændre på med sit projekt, hvor han vil koble moderne computerteknologi og bioteknologi i jagten på antibiotika.
”Bakterier er vant til at leve i naturlige miljøer med millioner af andre bakterier og mikroorganismer, som vi måske ikke kender til. I miljøer med helt andre sammensætninger af næringsstoffer end vi kan reproducere, og når så vi tager dem ind i laboratoriet og gror dem op på noget kontrolleret, vil der være mange bakterier, der ikke gror. De bakteriekolonier har vi af gode grunde derfor aldrig rigtig kigget nærmere på, men det vil vi nu,” siger han og fortsætter:
“Vi har desperat brug for ny antibiotika, men at finde sådanne i naturen svarer til at finde en nål i en høstak. I dette projekt vil vi bygge et inkubationskammer, der via billedgenkendelse og automatisk læring kan udpege de mest lovende bakteriekolonier.”
Derfor har studerende fra hans forskningsgruppe været rundt i syv Natura 2000 nationalparker i Danmark for at tage jordprøver. Gruppen er nu i gang med at isolere bakterieflora fra de forskellige steder, og man forventer, at den forskelligartede natur hver især vil kunne bidrage med unikke bakteriearter.
”I de gamle dage i 60’erne og 70’erne var praksissen hos de store virksomheder i medicinalindustrien, at hvis man som ansat var ude og rejse, så tog man lige en pose jord med hjem, som kunne bruges til at finde ny antibiotika,” siger Thomas Tørring og fortsætter:
”Vores plan er lidt anderledes. Vi vil bygge et setup, som er billigt at producere, og som kan benyttes af forskere i hele verden. Et alternativ til de her ekstremt dyre apparater, vi ellers har inden for medicinalteknologien i den vestlige verden. Jeg vil gerne bygge noget, der kan bruges i tredjeverdenslande. Måske man kunne sende 20 kasser ned til en nationalpark i Ghana eller lignende, så den her skattejagt kan foregå over alt i verden og hos forskere, der måske ikke lige har 2 mio. kr. til nyt, dyrt udstyr. Vi vil helt tilbage til basis, men samtidig benytte den allernyeste computer- og bioteknologi.”
Idéen er nu, at tage billeder af bakteriekolonier indsamlet fra Danmark og med tiden fra hele verden og samle det hele i én stor database. Via kunstig intelligens skal en computer med udgangspunkt i billedgenkendelse kunne udpege sjældne og derfor interessante kolonier:
”Hvis jeg har en petriskål og sætter mig og kigger på den, kan jeg godt kende forskel på de enkelte kolonier. Men hvis jeg har 20.000 petriskåle, kan jeg så sammenholde et par kolonier, jeg fandt i den første petriskål med nummer 15.000 i rækken? Det er ikke menneskeligt muligt, men her kan computeren hjælpe med at trække nogle af de sammenhænge ud, der helt sikkert er der, når man kigger på et stort dataset. Vi vil så at sige bruge den kunstige intelligens til at pinpointe de kolonier, der kunne være interessante. Det kunne eventuelt være kolonier, der kun meget sjældent dukker op i petriskåle,” siger han.
Baggrund
Antibiotika er et molekyle, som virker enten hæmmende eller dræbende på mikroorganismer. Det bedst kendte antibiotika er penicillin, som blev opdaget ved et tilfælde tilbage i 1928 på St. Mary’s Hospital i London.
Her var bakteriologen Alexander Fleming i gang med eksperimenter med petriskåle med stafylokokbakterier, da han kom til at kontaminere en prøve med mugsvamp. Han observerede, hvordan bakterierne ikke kunne gro nær svampen, som senere blev identificeret som Penicillium notatum.
Fundet fremkaldte et veritabelt Klondike for forskere fra hele verden: Et kapløb om at finde nye typer antibiotika, som kunne hjælpe menneskeheden mod diverse sygdomme. En guldfeber, som kulminerede i ”guldalderen” for antibiotika, perioden 1950’erne til 1970’erne.
Sådan er det ikke i dag.
Mange af de store farmaceutiske virksomheder har endda trukket sig ud af kampen om at finde ny antibiotika. Det er simpelthen for svært, og så er det økonomiske incitament ikke særligt stort. Prisstrukturen for antibiotika gør simpelthen, at – selvom man kom med et helt nyt antibiotikum, der kunne slå alle sygdomme ned – ville der gå alt for lang tid, før produktet ville blive første valg på hospitaler mv. verden over. Et nyt cancermiddel eller ny blodtrykssænkende medicin ville lynhurtigt blive en værdifuld forretning, men ikke antibiotika.
Men der er et enormt behov for ny antibiotika, hvis vores samfund skal bestå, som vi kender det i dag.
Forskergruppen under Thomas Tørring har indhentet jordprøver fra i alt syv nationalparker i Danmark, som alle er beskyttet under det fælleseuropæiske naturbeskyttelsesprojekt Natura 2000. Stederne her:
Rold Skov, Rebild Bakker, Slette Strand, Mols Bjerge, Bygholm Ådal, Råbjerg Mile og Tolshave Mose.
Efter teamet har isoleret i tusinder af jordbakterier fra disse steder er planen at lave billedmateriale af kolonierne i stor stil. Bagefter skal al data fodres til en kunstig intelligens, der skal hjælpe med at finde visuelle mønstre i kolonierne, som man forhåbentlig kan bruge til at finde nye antibiotika.
Fakta
Projektnavn: Image recognition in the hunt for new natural products
Budget: 1,9 mio. kr.
Finansieret af: Villumfonden, Villum Experiment
Tidsplan: 2019-2020