MIT-ის მკვლევარებმა გამოიყენეს ხელოვნური ინტელექტი ახალი ანტიბიოტიკების შემუშავება, რომელსაც შეუძლია ბაქტერიების ზოგიერთი ანტიბიოტიკ-რეზისტენტული შტამების მოკვლაც კი. მათ შექმნეს მილიონობით ქიმიური ნაერთების კომპიუტერული მოდელი და გამოიყენეს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი მათ გამოსავლენად. რომელიც შეიძლება იყოს ეფექტური ანტიბიოტიკი, შემდეგ შეარჩია ერთი კონკრეტული ნაერთი ტესტირებისთვის და აღმოჩნდა ეფექტური წინააღმდეგ ე. coli და სხვა ბაქტერიები თაგვის მოდელებში.
დღეს შემუშავებული ახალი ანტიბიოტიკების უმეტესობა არის არსებული მედიკამენტების ვარიაციები, იგივე მექანიზმების გამოყენებით. ახალი ანტიბიოტიკი იყენებს განსხვავებულ მექანიზმს, ვიდრე ეს არსებული მედიკამენტები, რაც იმას ნიშნავს, რომ მას შეუძლია განკურნოს ინფექციები, რაც ამჟამინდელ მედიკამენტებს არ შეუძლია.
„ჩვენ გვინდოდა შეგვემუშავებინა პლატფორმა, რომელიც საშუალებას მოგვცემდა გამოგვეყენებინა ხელოვნური ინტელექტის ძალა ანტიბიოტიკების ახალ ეპოქაში. ნარკოტიკების აღმოჩენა", - თქვა ჯეიმს კოლინზმა, სამედიცინო ინჟინერიისა და მეცნიერების პროფესორმა MIT-ის სამედიცინო ინჟინერიისა და მეცნიერების ინსტიტუტში. ა განცხადება. ”ჩვენმა მიდგომამ გამოავლინა ეს საოცარი მოლეკულა, რომელიც, სავარაუდოდ, ერთ-ერთი ყველაზე ძლიერი ანტიბიოტიკია, რომელიც აღმოაჩინეს.”
რეკომენდებული ვიდეოები
წამლის შემუშავების ამ ახალ მიდგომას შეუძლია სხვადასხვა ნაერთების იდენტიფიცირება, რომლებზეც ბაქტერიები მდგრადია, უფრო სწრაფად და გაცილებით ნაკლები ხარჯით, ვიდრე სხვა მიდგომები. მკვლევარებმა მოამზადეს თავიანთი კომპიუტერული მოდელი 2500 არსებულ მოლეკულაზე და შემდეგ გამოსცადეს ის 6000 ნაერთებისგან შემდგარ ბიბლიოთეკაზე, რათა დაედგინათ მოლეკულები, რომლებსაც შეუძლიათ მოკვლა. ე. coli ბაქტერიები. მოდელმა დაადგინა ერთი კონკრეტული მოლეკულა, როგორც პოტენციური სამიზნე და როდესაც მკვლევარებმა ის ლაბორატორიაში გამოსცადეს, აღმოაჩინეს, რომ მას ასევე შეუძლია მოკლას სხვა რეზისტენტული ბაქტერიები, როგორიცაა Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii, და ტუბერკულოზის მიკობაქტერია.
ასევე იზრდება ანტიბიოტიკებისადმი რეზისტენტული ბაქტერიების პრობლემა, რომლებიც წარმოიქმნება ანტიბიოტიკების გადაჭარბებული გამოწერისა და წამლების გადაჭარბებული გამოყენების გამო, მაგალითად, მეურნეობაში. ნარკოტიკების განვითარების ახალი მიდგომები დაგეხმარებათ ამ პრობლემის მოგვარებაში. „ჩვენ ვდგავართ მზარდი კრიზისის წინაშე ანტიბიოტიკების წინააღმდეგობის ირგვლივ და ეს სიტუაცია წარმოიქმნება როგორც პათოგენების მზარდი რაოდენობის გამო. ხდება რეზისტენტული არსებული ანტიბიოტიკების მიმართ და ანემიური მილსადენი ბიოტექნოლოგიურ და ფარმაცევტულ ინდუსტრიებში ახალი ანტიბიოტიკებისთვის“, - კოლინზი განაცხადა.
მკვლევარები გეგმავენ გამოიყენონ თავიანთი მოდელი არსებული წამლების ოპტიმიზაციისთვის, ასევე ახლის შესაქმნელად. „ეს ინოვაციური ნამუშევარი ნიშნავს პარადიგმის ცვლილებას ანტიბიოტიკების აღმოჩენაში და უფრო ზოგადად წამლების აღმოჩენის საქმეში. როი კიშონი, ტექნიონის ბიოლოგიისა და კომპიუტერული მეცნიერების პროფესორი, რომელიც არ იყო ჩართული კვლევაში, თქვა. განცხადება. „სილიციუმის ეკრანების გარდა, ეს მიდგომა საშუალებას მოგცემთ გამოიყენოთ ღრმა სწავლა ანტიბიოტიკის ყველა ეტაპზე განვითარება, აღმოჩენიდან გაუმჯობესებულ ეფექტურობასა და ტოქსიკურობამდე წამლების მოდიფიკაციებისა და სამკურნალო საშუალებების მეშვეობით ქიმია."
რედაქტორების რეკომენდაციები
- ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე შექმნილი კომენტარები მომავალი თვის უიმბლდონზე მოდის
- ჭკვიანი ახალი A.I. სისტემა გპირდებათ გაწვრთნას თქვენს ძაღლს, სანამ სახლიდან შორს ხართ
- IBM აღარ შეიმუშავებს ან შეისწავლის სახის ამოცნობის ტექნოლოგიას
- MIT Technology Review პროგნოზირებს 2020 წლის 10 გარღვევის ტექნოლოგიას
- ჩვენ გამოვიყენეთ A.I. დიზაინის ინსტრუმენტი ახალი ლოგოს შესაქმნელად. აი რა მოხდა
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
