Oamenii de știință descoperă primele antibiotice noi din ultimii 60 de ani cu ajutorul AI: un compus care poate distruge o bacterie rezistentă la medicamente ce ucide mii de oameni în fiecare an
O nouă clasă de antibiotice pentru bacteria Staphylococcus aureus (MRSA) rezistentă la medicamente a fost descoperită cu ajutorul unor modele de învățare profundă mai transparente. Utilizarea inteligenței artificiale (AI) se dovedește a fi un factor de schimbare în ceea ce privește medicina, tehnologia ajutându-i acum pe oamenii de știință să descopere primele antibiotice noi din ultimii 60 de ani, transmite Euronews.
Descoperirea unui nou compus care poate distruge o bacterie rezistentă la medicamente care ucide mii de oameni în fiecare an în întreaga lume s-ar putea dovedi a fi un punct de cotitură în lupta împotriva rezistenței la antibiotice.
„Înțelegerea de aici a fost că am putut vedea ce au învățat modelele pentru a face predicțiile lor că anumite molecule ar fi bune antibiotice”, a declarat James Collins, profesor de inginerie și științe medicale la Massachusetts Institute of Technology (MIT) și unul dintre autorii studiului, într-un comunicat.
„Lucrarea noastră oferă un cadru care este eficient din punct de vedere al timpului, al resurselor și al intuiției mecaniciste, din punct de vedere al structurii chimice, în moduri pe care nu le-am avut până în prezent.”
Rezultatele au fost publicate miercuri în revista Nature și au fost scrise în colaborare de o echipă de 21 de cercetători.
Studiul a avut ca scop „deschiderea cutiei negre”
Echipa din spatele proiectului a folosit un model de învățare profundă pentru a prezice activitatea și toxicitatea noului compus.
Învățarea profundă presupune utilizarea rețelelor neuronale artificiale pentru a învăța și a reprezenta în mod automat caracteristici din date, fără programare explicită.
Aceasta este din ce în ce mai mult aplicată în descoperirea medicamentelor pentru a accelera identificarea potențialilor candidați la medicamente, pentru a prezice proprietățile acestora și pentru a optimiza procesul de dezvoltare a medicamentelor.
În acest caz, cercetătorii s-au concentrat pe Staphylococcus aureus (MRSA) rezistent la meticilină (un antibiotic din clasa penicilinelor, descoperit în anii 1960, n.red.).
Infecțiile cu MRSA pot varia de la infecții ușoare ale pielii până la afecțiuni mai grave și potențial amenințătoare de viață, cum ar fi pneumonia și infecțiile din sânge.
Aproape 150.000 de infecții cu MRSA apar în fiecare an în Uniunea Europeană, în timp ce aproape 35.000 de persoane mor anual în blocul comunitar din cauza infecțiilor rezistente la antimicrobiene, potrivit Centrului European pentru Prevenirea și Controlul Bolilor (ECDC).
Echipa de cercetători de la MIT a antrenat un model de învățare profundă extins folosind seturi de date extinse.
Pentru a crea datele de instruire, aproximativ 39.000 de compuși au fost evaluați pentru activitatea lor antibiotică împotriva MRSA. Ulterior, atât datele rezultate, cât și detaliile privind structurile chimice ale compușilor au fost introduse în model.
„Ceea ce ne-am propus să facem în acest studiu a fost să deschidem cutia neagră. Aceste modele constau dintr-un număr foarte mare de calcule care imită conexiunile neuronale și nimeni nu știe cu adevărat ce se întâmplă sub capac”, a declarat Felix Wong, postdoctorand la MIT și Harvard și unul dintre autorii principali ai studiului.
Descoperirea unui nou compus
Pentru a rafina selecția de potențiale medicamente, cercetătorii au utilizat trei modele suplimentare de învățare profundă. Aceste modele au fost antrenate pentru a evalua toxicitatea compușilor asupra a trei tipuri distincte de celule umane.
Integrând aceste predicții de toxicitate cu activitatea antimicrobiană determinată anterior, cercetătorii au identificat compuși capabili să combată eficient microbii cu daune minime pentru organismul uman.
Cu ajutorul acestui set de modele, au fost analizați aproximativ 12 milioane de compuși disponibili în comerț.
Modelele au identificat compuși din cinci clase diferite, clasificate pe baza unor substructuri chimice specifice din cadrul moleculelor, care au prezentat o activitate prezisă împotriva MRSA.
Ulterior, cercetătorii au achiziționat aproximativ 280 dintre acești compuși și au efectuat teste împotriva MRSA în laborator. Această abordare i-a condus la identificarea a două antibiotice candidate promițătoare din aceeași clasă.
În experimentele care au implicat două tipuri de șoareci – unul pentru infecția cutanată cu MRSA și altul pentru infecția sistemică cu MRSA – fiecare dintre acești compuși a redus populația de MRSA într-un raport de 1 la 10.
Donează lunar pentru susținerea proiectului G4Media
Donează suma dorită pentru susținerea proiectului G4Media
CONT LEI: RO89RZBR0000060019874867
Deschis la Raiffeisen Bank
