MIT 연구진이 사용한 인공지능 일부 항생제 내성 박테리아도 죽일 수 있는 새로운 항생제 화합물을 개발합니다. 그들은 수백만 가지 화합물의 컴퓨터 모델을 만들고 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이를 선택했습니다. 효과적인 항생제가 될 수 있는 특정 화합물을 선택하여 테스트한 결과 효과가 있음이 밝혀졌습니다. ~에 맞서 이자형. 대장균 마우스 모델의 다른 박테리아.
오늘날 개발되는 대부분의 새로운 항생제는 동일한 메커니즘을 사용하는 기존 약물의 변형입니다. 새로운 항생제는 기존 약물과 다른 메커니즘을 사용합니다. 즉, 현재 약물이 처리할 수 없는 감염을 치료할 수 있습니다.
“우리는 인공 지능의 힘을 활용하여 새로운 항생제 시대를 열 수 있는 플랫폼을 개발하고 싶었습니다. MIT 의료 공학 및 과학 연구소의 의료 공학 및 과학 교수인 제임스 콜린스(James Collins)는 다음과 같이 말했습니다. ㅏ 성명. "우리의 접근 방식은 지금까지 발견된 가장 강력한 항생제 중 하나인 놀라운 분자를 밝혀냈습니다."
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약물 개발에 대한 이 새로운 접근 방식은 박테리아가 내성을 갖는 다양한 화합물을 더 빨리 식별하고 다른 접근 방식보다 훨씬 적은 비용으로 식별할 수 있습니다. 연구원들은 2,500개의 기존 분자에 대해 컴퓨터 모델을 훈련한 다음 6,000개의 화합물 라이브러리에서 테스트하여 사망할 수 있는 분자를 식별했습니다. 이자형. 대장균 박테리아. 이 모델은 하나의 특정 분자를 잠재적인 표적으로 식별했으며, 연구자들이 실험실에서 이를 테스트했을 때 다음과 같은 다른 치료 저항성 박테리아도 죽일 수 있다는 사실을 발견했습니다. 클로스트리듐 디피실리균, 아시네토박터 바우만니, 그리고 결핵균.
예를 들어, 항생제의 과잉 처방, 농업에서의 약물 남용 등으로 인해 항생제 내성 박테리아가 진화하는 문제도 커지고 있습니다. 약물 개발에 대한 새로운 접근 방식은 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. “우리는 항생제 내성에 대한 위기가 커지는 상황에 직면해 있으며, 이러한 상황은 점점 더 많은 병원균이 발생하고 있기 때문에 발생하고 있습니다. 기존 항생제에 대한 내성이 생기고 생명공학 및 제약 산업에서 새로운 항생제에 대한 파이프라인이 빈약해졌습니다." Collins 말했다.
연구진은 자신의 모델을 사용하여 기존 약물을 최적화하고 새로운 약물을 개발할 계획입니다. "이 획기적인 연구는 항생제 발견과 실제로 약물 발견의 패러다임 전환을 의미합니다." 이번 연구에 참여하지 않은 Technion의 생물학 및 컴퓨터 과학 교수인 Roy Kishony는 다음과 같이 말했습니다. 성명. “실리카 스크린을 넘어서 이 접근 방식을 통해 항생제의 모든 단계에서 딥 러닝을 사용할 수 있습니다. 개발은 약물 변형 및 의약을 통한 발견부터 효능 및 독성 개선까지 화학."
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