Oamenii de stiinta au descoperit primele antibiotice noi din ultimii 60 de ani cu ajutorul inteligentei artificiale. Medicamentul va fi folosit pentru a trata infectiile cu stafilococ auriu, rezistent la antibiotice
O noua clasa de antibiotice pentru bacteria Staphylococcus aureus (MRSA) rezistenta la medicamente, care a fost descoperita cu ajutorul inteligentei artificiale, relateaza Euronews.
Utilizarea inteligentei artificiale (AI) se dovedeste a fi un factor decisiv atunci cand vine vorba de medicina, tehnologia ajutandu-i acum pe oamenii de stiinta sa descopere primele antibiotice noi din ultimii 60 de ani.
Descoperirea unui nou compus care poate distruge o bacterie rezistenta la medicamente, aceasta ucigand mii de oameni in fiecare an in intreaga lume, s-ar putea dovedi a fi un punct de cotitura in lupta impotriva rezistentei la antibiotice.
Echipa din spatele proiectului a folosit un model de invatare profunda pentru a prezice activitatea si toxicitatea noului compus.
Invatarea profunda implica utilizarea retelelor neuronale artificiale pentru a invata si a reprezenta automat caracteristici din date fara programare explicita.
Aceasta se aplica din ce in ce mai mult in domeniul descoperirii de medicamente pentru a accelera identificarea potentialelor molecule candidate, pentru a prezice proprietatile acestora si pentru a optimiza procesul de dezvoltare a medicamentelor.
In acest caz, cercetatorii s-au concentrat pe Staphylococcus aureus rezistent la meticilina (MRSA).
Infectiile cu MRSA pot varia de la infectii usoare ale pielii pana la afectiuni mai grave si potential letale, cum ar fi pneumonia si infectiile din sange.
Aproape 150.000 de infectii cu MRSA apar in fiecare an in Uniunea Europeana, in timp ce aproape 35.000 de persoane mor anual in blocul comunitar din cauza infectiilor rezistente la antimicrobiene, potrivit Centrului European pentru Prevenirea si Controlul Bolilor (ECDC).
Echipa de cercetatori de la MIT a antrenat un model de invatare profunda folosind seturi de date extinse.
Pentru a crea datele de instruire, aproximativ 39.000 de compusi au fost evaluati pentru activitatea lor antibiotica impotriva MRSA. Ulterior, atat datele rezultate, cat si detaliile privind structurile chimice ale compusilor au fost introduse in model.
„Ceea ce ne-am propus sa facem in acest studiu a fost sa deschidem cutia neagra. Aceste modele constau dintr-un numar foarte mare de calcule care imita conexiunile neuronale”, a declarat Felix Wong, postdoctorand la MIT si Harvard si unul dintre autorii principali ai studiului.
Pentru a rafina selectia de potentiale medicamente, cercetatorii au utilizat trei modele suplimentare de invatare profunda. Aceste modele au fost antrenate pentru a evalua toxicitatea compusilor asupra a trei tipuri distincte de celule umane.
Integrand aceste predictii de toxicitate cu activitatea antimicrobiana determinata anterior, cercetatorii au identificat compusi capabili sa combata eficient microbii cu daune minime pentru organismul uman.
