Wykorzystali to naukowcy z MIT sztuczna inteligencja opracowanie nowego związku antybiotykowego, który może zabić nawet niektóre szczepy bakterii oporne na antybiotyki. Stworzyli model komputerowy milionów związków chemicznych i do ich wybrania wykorzystali algorytm uczenia maszynowego które mogłyby być skutecznymi antybiotykami, a następnie wybrał jeden konkretny związek do testów i stwierdził, że jest on skuteczny przeciwko MI. coli i inne bakterie w modelach mysich.
Większość nowych antybiotyków opracowywanych obecnie to odmiany istniejących leków, wykorzystujące te same mechanizmy. Nowy antybiotyk wykorzystuje inny mechanizm niż istniejące leki, co oznacza, że może leczyć infekcje, których nie potrafią obecne leki.
„Chcieliśmy opracować platformę, która pozwoliłaby nam wykorzystać moc sztucznej inteligencji, aby zapoczątkować nową erę antybiotyków odkrywanie leków” – powiedział James Collins, profesor inżynierii medycznej i nauk ścisłych w Instytucie Inżynierii Medycznej i Nauki MIT A oświadczenie. „Nasze podejście ujawniło tę niesamowitą cząsteczkę, która jest prawdopodobnie jednym z najsilniejszych odkrytych antybiotyków”.
Polecane filmy
To nowe podejście do opracowywania leków może umożliwić szybszą identyfikację różnych związków, na które bakterie są oporne, i znacznie mniejszym kosztem niż w przypadku innych podejść. Naukowcy przeszkolili swój model komputerowy na 2500 istniejących cząsteczkach, a następnie przetestowali go na bibliotece zawierającej 6000 związków, aby zidentyfikować cząsteczki, które mogą zabić MI. coli bakteria. W modelu zidentyfikowano jedną konkretną cząsteczkę jako potencjalny cel, a kiedy naukowcy przetestowali ją w laboratorium, odkryli, że może ona również zabić inne bakterie oporne na leczenie, takie jak Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii, I Prątek gruźlicy.
Rośnie także problem bakterii opornych na antybiotyki, które rozwinęły się na przykład w wyniku nadmiernego przepisywania antybiotyków i nadużywania leków w rolnictwie. Nowe podejścia do opracowywania leków mogą pomóc w rozwiązaniu tego problemu. „Stoimy w obliczu rosnącego kryzysu związanego z opornością na antybiotyki, a sytuację tę generuje zarówno rosnąca liczba patogenów, jak i uodparniania się na istniejące antybiotyki oraz anemiczny rurociąg w przemyśle biotechnologicznym i farmaceutycznym w zakresie nowych antybiotyków”, Collins powiedział.
Naukowcy planują wykorzystać swój model do optymalizacji istniejących leków, a także do opracowania nowych. „Ta przełomowa praca oznacza zmianę paradygmatu w odkrywaniu antybiotyków, a w ogóle w odkrywaniu nowych leków”, Roy Kishony, profesor biologii i informatyki w Technion, który nie brał udziału w badaniu, powiedział w oświadczenie. „Wykraczając poza ekrany krzemionkowe, podejście to umożliwi wykorzystanie głębokiego uczenia się na wszystkich etapach antybiotykoterapii rozwoju, od odkrycia po poprawę skuteczności i toksyczności poprzez modyfikacje leków i środków leczniczych chemia."
Zalecenia redaktorów
- Komentarze oparte na sztucznej inteligencji pojawią się na przyszłomiesięcznym Wimbledonie
- Inteligentna nowa sztuczna inteligencja system obiecuje wyszkolić Twojego psa, gdy będziesz poza domem
- IBM nie będzie już opracowywać ani badać technologii rozpoznawania twarzy
- MIT Technology Review przewiduje 10 przełomowych technologii roku 2020
- Użyliśmy sztucznej inteligencji. narzędzie do projektowania, aby wymyślić nowe logo. Oto, co się stało
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
