Sa kasalukuyang pandemya, isa pang seryosong banta sa kalusugan ng publiko ang nagbabanta - ang pagtaas ng antibiotic-resistant na "superbugs." Kaya, kailangan ang mga bagong antibiotic, ngunit ang kanilang pag-unlad ay tumatagal ng oras. kumpanya Pananaliksik ng IBM naglapat ng artificial intelligence (AI) sa gawaing ito, na napakabilis na nakakuha ng dalawang promising na bagong kandidato sa droga.
Tulad ng lahat ng mga organismo, ang bakterya ay nag-evolve bilang tugon sa mga pagbabago sa kanilang kapaligiran, kaya kapag ibinuhos natin ang ating mga katawan ng mga gamot, ilang oras na lang bago malaman ng ilan sa kanila kung paano protektahan ang kanilang sarili. Dahil sa sapat na tagal ng panahon at paggamit ng mga antibiotic, ang tanging mikrobyo ay mananatiling microbes na genetically resistant sa mga gamot.
Hinuhulaan ng mga siyentipiko na nang walang mga bagong antibiotic o iba pang paggamot sa 2050, kapag ang mga menor de edad na impeksyon ay maaaring magsimulang kumitil ng hanggang 10 milyong buhay sa isang taon. Ang pagbuo ng mga bagong gamot ay tumatagal ng mga taon at nagsasangkot ng maraming pagsubok at pagkakamali. Sa kabutihang palad, ito ang eksaktong uri ng trabaho kung saan ang AI ay nangunguna, kaya ang IBM ay nakabuo ng isang bagong sistema upang i-crunch ang mga numero para sa amin.
Isang IBM research team ang lumikha ng isang artificial intelligence system na nag-explore sa buong espasyo ng mga posibilidad para sa mga molecular configuration nang mas mabilis. Una, nagsimula ang mga mananaliksik sa isang modelo - isang malalim na generative autoencoder - na mahalagang sinusuri ang isang bilang ng mga pagkakasunud-sunod ng peptide, nangangalap ng mahalagang impormasyon tungkol sa kanilang mga pag-andar at ang mga molekula kung saan sila ginawa, at naghahanap ng mga pagkakatulad sa iba pang mga peptide.
Pagkatapos ay inilapat ang isang system na tinatawag na Controlled Latent attribute Space Sampling (CLaSS). Ginagamit ng system na ito ang nakolektang data at bumubuo ng mga bagong peptide molecule na may mga partikular na gustong katangian. Sa kasong ito, ito ay pagiging epektibo ng antimicrobial.
Ngunit siyempre, ang kakayahang pumatay ng bakterya ay hindi lamang ang kinakailangan para sa isang antibyotiko - dapat din itong ligtas para sa paggamit ng tao at perpektong gumagana laban sa isang hanay ng mga klase ng bakterya. Kaya, ang mga molecule na nabuo ng AI ay ipinapasa sa mga deep learning classifier upang alisin ang mga hindi epektibo o nakakalason na kumbinasyon.
Sa loob ng 48 araw, natukoy, na-synthesize at nag-eksperimento ang AI system sa 20 bagong peptide antibiotic na kandidato. Dalawa sa kanila, sa partikular, ay naging partikular na promising - sila ay napaka-epektibo laban sa isang bilang ng mga bakterya. Mayroon din silang mababang toxicity sa mga kultura ng cell at mga pagsubok sa mga daga.
Ang dalawang bagong kandidato ng antibyotiko ay sapat na kawili-wili sa kanilang sarili, ngunit ang proseso kung saan sila natuklasan ay ang tunay na tagumpay. Ang kakayahang bumuo at sumubok ng mga bagong antibiotic nang mas mabilis at mahusay ay maaaring makatulong na maiwasan ang bangungot na senaryo ng pagbabalik sa mga araw ng mga antibiotic.
Basahin din:
- Xiaomi bumili ng CVITEK, isang developer ng mga teknolohiya ng artificial intelligence
- Limang paraan ang artificial intelligence ay makakatulong sa atin sa paggalugad sa kalawakan