MIT の研究者が使用したのは、 人工知能 一部の抗生物質耐性菌株さえも殺すことができる新しい抗生物質化合物を開発すること。 彼らは何百万もの化合物のコンピューターモデルを作成し、機械学習アルゴリズムを使用してそれらを選択しました。 それは効果的な抗生物質である可能性があり、その後、テスト用に特定の化合物を 1 つ選択し、それが効果的であることが判明しました に対して E. 大腸菌 マウスモデルの他の細菌。
現在開発されている新しい抗生物質のほとんどは、同じメカニズムを使用した既存の薬のバリエーションです。 新しい抗生物質は、これらの既存の薬とは異なるメカニズムを使用しているため、現在の薬では治療できない感染症を治療できます。
「私たちは、人工知能の力を活用して抗生物質の新時代をもたらすプラットフォームを開発したいと考えていました。 創薬です」とマサチューセッツ工科大学医工学科学研究所の医工学科学教授のジェームズ・コリンズ氏は次のように述べています。 ある 声明. 「私たちのアプローチにより、おそらくこれまでに発見された中で最も強力な抗生物質の一つであるこの驚くべき分子が明らかになりました。」
おすすめ動画
この医薬品開発への新しいアプローチにより、細菌が耐性を持つさまざまな化合物をより迅速に、そして他のアプローチよりもかなり少ない費用で特定できるようになります。 研究者らは、2,500の既存の分子でコンピュータモデルを訓練し、それを6,000の化合物のライブラリでテストして、細胞を死滅させる可能性のある分子を特定した。 E. 大腸菌 細菌。 このモデルは、潜在的な標的として 1 つの特定の分子を特定し、研究者がそれを研究室でテストしたところ、次のような他の治療耐性細菌も殺すことができることがわかりました。 クロストリジウム・ディフィシル, アシネトバクター・バウマニ、 そして 結核菌.
また、抗生物質の過剰処方や農業における薬剤の過剰使用などにより発生した抗生物質耐性菌の問題も深刻化している。 医薬品開発への新しいアプローチは、この問題への取り組みに役立ちます。 「私たちは抗生物質耐性に関する危機の増大に直面していますが、この状況は病原体の数の増加と両方によって引き起こされています。 既存の抗生物質に対する耐性が高まり、バイオテクノロジーおよび製薬産業における新しい抗生物質の貧血パイプラインが確立されています」とコリンズ氏は述べています。 言った。
研究者らは、そのモデルを使用して既存の薬を最適化したり、新しい薬を開発したりすることを計画しています。 「この画期的な研究は、抗生物質の発見、そして実際、より一般的な創薬におけるパラダイムシフトを意味します。」 この研究には関与していないテクニオンの生物学とコンピュータサイエンスの教授であるロイ・キショニー氏は、 声明。 「シリカスクリーンを超えて、このアプローチにより、抗生物質のすべての段階でディープラーニングを使用できるようになります。 発見から薬物修飾や医薬品による有効性と毒性の改善までの開発 化学。"
編集者のおすすめ
- AIを活用した解説が来月のウィンブルドンに登場
- 賢い新しいA.I. このシステムは、あなたが家を離れている間に犬を訓練することを約束します
- IBMは今後、顔認識技術の開発や研究を行わない
- MIT Technology Review が 2020 年の画期的なテクノロジー 10 個を予測
- 私たちはAIを使用しました。 新しいロゴを考えるためのデザインツール。 何が起こったのか
ライフスタイルをアップグレードするDigital Trends は、読者が最新ニュース、楽しい製品レビュー、洞察力に富んだ社説、ユニークなスニーク ピークをすべて提供して、ペースの速いテクノロジーの世界を監視するのに役立ちます。
