בינה מלאכותית מאיימת על באג על ידי זיהוי אנטיביוטיקה חזקה

רשתות עצביות עזרו למדענים לפתח אנטיביוטיקה המסוגלת להילחם בחיידק-על עמיד ביותר שנמצא בדרך כלל בבתי חולים.

לבאג קוראים Acinetobacter baumannii וזה ערמומי.

"Acinetobacter יכול לשרוד על ידיות וציוד של בית החולים במשך שבוע או יותר, ויכול לקלוט גנים של עמידות לאנטיביוטיקה מסביבתו." אמר ג'ונתן סטוקס, עוזר פרופסור לביוכימיה ומדעים ביו-רפואיים באוניברסיטת מקמאסטר. "זה ממש נפוץ עכשיו למצוא א. באומניי מבודדים עמידים כמעט לכל אנטיביוטיקה."

סטוקס ועמיתיו באוניברסיטת מקמאסטר וב-MIT פנו ל-AI כדי לזהות תרכובות שיכולות להילחם בחיידק. ראשית, הם חשפו 7,500 מולקולות שונות לזן של החיידקים שגדלו בצלחת מעבדה כדי לראות אם הם יעכבו את צמיחתו. הם השתמשו במערך הנתונים כדי לאמן מסווג למידת מכונה כדי ללמוד אילו תכונות כימיות בתרכובות גרמו לחיידקים צער.

לאחר מכן, המודל שימש לניתוח מערך נתונים חדש הכולל 6,680 תרכובות שלא ראה קודם לכן, כדי לחזות אם הן עשויות לייצר אנטיביוטיקה מבטיחה.

The software – developed from MIT’s open source chemprop - זיהו מאות מועמדים תוך שעתיים בלבד של זמן ריצה, והחוקרים בחרו 240 לניסויים נוספים.

תהליך זה יצר בסופו של דבר תשע אנטיביוטיקה מועמדת, כאשר תרכובת בשם "אבאוצין" נמצאה כיעילה ביותר נגד א. באומניי.

אבוצין נחקרה בעבר כתרופה פוטנציאלית לסוכרת. עכשיו זה מתויג כ-a א. באומנייצייד שתוקף באופן סלקטיבי את חיידק העל.

ניסויים ראשוניים עם אבוצין על עכברים הראו שהוא יכול לדכא זיהומים בפצעים שנגרמו על ידי א. באומניי. התוצאות היו לאור ב ביולוגיה כימית טבעית נייר ביום חמישי.

החוקרים ציינו שאבאוצין אינו יעיל כמו אנטיביוטיקה קונבנציונלית, אלא בגלל א. באומניי פיתחה עמידות לטיפולים נפוצים, התרכובת שזוהתה על ידי AI יכולה לייצג סוג חדש של אנטיביוטיקה למיקוד הבאג.

"כל הנתונים הניסויים שלנו מצביעים על כך שאבאוצין מעכב תהליך ביולוגי ב בומאני שנקרא סחר בליפופרוטאין, שהוא מנגנון לא שכיח בקרב האנטיביוטיקה הנוכחית בשימוש במרפאה", אמר סטוקס הקופה. "אנחנו מתמקדים כיום ביצירת אנלוגים מבניים של אבוצין כדי לייעל את התכונות הרפואיות שלו כדי למקסם את הסיכויים שאבאוצין - או אנלוגי של אבוצין - יכול להפוך לאנטיביוטיקה קלינית להילחם בומאני זיהומים."

לדבריו, הניסויים מראים ש-AI יכול להיות כלי רב עוצמה לגילוי תרופות. "אנחנו יכולים להראות לדגמים האלה מספר עצום של כימיקלים, ואז המודלים אומרים לנו לאילו כימיקלים יש את התכונה שאכפת לנו מהם. לאחר מכן נוכל למקד את הזמן והמשאבים שלנו בניסויים בכימיקלים המבטיחים ביותר כפי שהציע מודל הבינה המלאכותית. AI מציע הצעות. בני אדם מקבלים החלטות", הוא אמר לנו.

ג'יימס קולינס, מחבר שותף למחקר ופרופסור להנדסה רפואית המוביל את מרפאת עבדול לטיף ג'מייל של MIT ללימוד מכונה בבריאות, מוסכם בהצהרה: "גישות AI לגילוי תרופות כאן כדי להישאר וימשיכו להיות מעודנות. אנחנו יודעים שמודלים אלגוריתמיים עובדים, עכשיו זה עניין של אימוץ נרחב של שיטות אלה כדי לגלות אנטיביוטיקה חדשה בצורה יעילה יותר וזולה יותר". ®

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
• קנה ומכירה של מניות בחברות PRE-IPO עם PREIPO®. גישה כאן.
• מקור: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/05/26/ai_identifies_potent_new_antibiotic/