Umjetna inteligencija povečuje borbo proti superklicam
V dobi, ko bakterije, odporne proti antibiotikom, ogrožajo milijone življenj po vsem svetu, se je pojavil nov močan zaveznik – umetna inteligenca (AI). Pionirsko delo, ki ga je vodil galicijski znanstvenik César de la Fuente v skupini za strojno biologijo na Univerzi v Pensilvaniji, je razkrilo zaklad nove antibiotike, skrite znotraj globalnega mikrobioma.
Obsežna študija, objavljena v ugledni reviji “Cell,” je razkrila skoraj milijon antibiotičnih molekul znotraj tega, kar je opisano kot mikrobna temna snov. Ti spojine, nekatere, ki so se izkazale za učinkovite v prekliničnih mišjih modelih proti strašljivim bakterijam, kot sta E. coli in Staphylococcus aureus, izvirajo iz številnih virov, vključno s človeško slino, svinjskimi črevesi, zemljo in morskimi organizmi.
Od mikrobne temne snovi do rudnikov antibiotikov
Mikrobna temna snov sestoji iz številnih nepriznanih vrst bakterij, dokler niso bile odkrite s pomočjo naprednih tehnik sekvenciranja DNA. Čeprav teh bakterij niso gojili v laboratorijih, so proizvajalci potencialno dragocenih molekul, vključno z obetavnimi antibiotiki.
S tehnikami računskega rudarjenja je skupina strojne biologije preučevala antimikrobne peptide (AMP) prek raznolikega nabora organizmov. Pogledana podpora umetne inteligence je prebrala več kot 150.000 metagenomov in mikrobnih genomov, kar je pripeljalo do ustvarjanja AMPSphere – celovitega kataloga 863.498 edinstvenih zaporedij antibiotikov, večina katerih je bila prej neznana.
Prhodnost odkrivanja antibiotikov
Sto teh novoodkritih spojin je bilo preizkušeno, kar je pokazalo njihovo učinkovitost pri boju proti odpornim patogenom tako v vitro kot v mišjih modelih. Ta izjemen odkritje ne samo izpostavlja raznolikost antimikrobnih zaporedij, ampak tudi prikazuje potencial umetne inteligence in strojnega učenja pri odkrivanju antibiotikov.
Ko de la Fuente razmišlja o potrebi po pospešitvi odkrivanja antibiotikov, poudarja preoblikovalni vpliv AI in računskih orodij, ki lahko hitro napovedo obetavne kandidate za antibiotike v času, ki ga traja, da popiješ odmor za kavo. Ta preboj v hitrosti odkrivanja bi lahko bilo ključnega pomena pri soočanju z grozečo grožnjo, ki jo predstavljajo superklice, predvideni za povzročanje 10 milijonov smrti na leto do leta 2050.
Evulcija odpornosti proti antibiotikom
Odpornost proti antibiotikom je naravni pojav, ki se pojavi, ko se bakterije razvijajo in razvijejo mehanizme za preživetje učinkov antibiotikov. Kljub temu, da se je vzporedna uporaba antibiotikov v medicini in kmetijstvu pospešila ta postopek, kar je privedlo do povečanja “superklicev,” ki so težavni za zdravljenje. Potreba po novih antibiotikih je kritična, saj postaja trenutni arzenal manj učinkovit in cev za nove droge ostaja omejena.
Vloga umetne inteligence pri odkrivanju antibiotikov
Vključitev AI v odkrivanje antibiotikov ponuja revolucionarni pristop k premagovanju počasnih in dragih tradicionalnih metod razvoja zdravil. Tehnologije AI, kot so algoritmi strojnega učenja, lahko analizirajo obsežne nize podatkov veliko hitreje, kot bi to lahko človeški znanstveniki. Prepoznajo vzorce in molekulske strukture, ki lahko nakazujejo potencialne antibiotične lastnosti, s čimer pospešijo identifikacijo in sintezo novih zdravil.
Ključni izzivi
– Kakovost podatkov: Za učinkovitost AI potrebuje kakovostne in obsežne nize podatkov. Nepopolni ali slabo kakovostni podatki lahko privedejo do napačnih vodil ali spregledanih priložnosti.
– Pripis algoritma: Modeli AI se lahko nenamerno naučijo pripisov, prisotnih v nizu podatkov, kar lahko vpliva na raznolikost identificiranih kandidatov za antibiotike.
– Kompleksnost biološkega potrjevanja: Čeprav AI lahko predlaga potencialne antibiotike, morajo ti kandidati prestati strog biološki testiranja za potrditev njihove učinkovitosti in varnosti, proces, ki ostaja časovno potraten in kompleksen.
Kontroverze
– Etčne zaskrbljenosti: Uporaba AI postavlja vprašanja o intelektualni lastnini, zasebnosti podatkov in morebitni zlorabi generiranih spojin za bioterorizem.
– Dostop in enakost: Ko so odkriti novi antibiotiki, so zaskrbljenosti o dostopnosti in dostopnosti, zlasti za države z nižjim dohodkom.
Prednosti
– Hitrost: AI bistveno pospeši postopek odkritja, s čimer se lahko prihrani leta raziskovanja.
– Stroškovna učinkovitost: AI ima potencial za zmanjšanje finančnih ovir, povezanih z odkrivanjem zdravil.
– Inovacija: Možnost prepoznavanja novih spojin, ki jih morda niso bili najdeni z uporabo tradicionalnih metod, bi lahko priložil inovativnim zdravljenjem.
Slabosti
– Zahteva obilne računske vire: AI zahteva znatno računsko moč in vire, kar je lahko omejevalno za nekatere raziskovalne ustanove.
– Prevajanje iz teorije v klinično uporabo: Pogosto obstaja velika vrzel med identifikacijo obetavne molekule in razvojem na trgu tržnega zdravila, pri čemer mnogi kandidati spodletijo po poti do odobritve.
Povezane povezave
– Za več informacij o odpornosti na antibiotike in iniciativah za boj proti njej obiščite Svetovno zdravstveno organizacijo na WHO.
– Za več informacij o napredku na področju umetne inteligence in njenih uporab v različnih področjih preverite oddelek za umetno inteligenco revije MIT Technology Review na MIT Technology Review.
– Za dodatne znanstvene članke in raziskave dostopajte do Nacionalnega centra za biotehnološke informacije (NCBI) na NCBI.
Z uporabo AI pri odkrivanju novih antibiotikov znanstveniki, kot je César de la Fuente, korakajo bližje k reševanju nujne globalne zdravstvene grožnje, ki jo predstavljajo bakterije, odporne na antibiotike. Kljub izzivom in kontroverzam ima ta inovativen pristop potencial, da revolucionizira področje odkrivanja zdravil in reši milijone življenj.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar