Едно иновативно научно изследване, възползващо се от технологията за машинно самообучаване, е отворило пътя за потенциалното откриване и производство на нови антибиотици в микробиомите на света. Този напредък е разглеждан от авторите на изследването като значителна стъпка в научните изследвания, посветени на борбата срещу антибиотичната резистентност.
Резултатите от изследването, публикувани в престижното списание „Cell“, разкриват способността на специализиран алгоритъм да извлича огромното микробно разнообразие по Земята. Този процес е успешно идентифицирал почти милион нови молекули, скрити в тъмната материя на тези микробни вещества.
Предаването на огромни обеми данни е възможно благодарение на изкуствен интелект, което ускорява целия процес на изследване значително.
Изследването включва проверка на публично достъпни бази данни за геном и метагеном, търсейки ДНК вериги, вероятно притежаващи антимикробна активност. За да потвърдят предложенията на изкуствения интелект, учените синтезират 100 от тези молекули в лаборатория и ги тестват за ефективност срещу бактерии, включително някои от най-опасните патогени.
Впечатляващите 79% от тези милион новооткрити молекули са открити да убиват поне един вид микроб, подчертавайки техния потенциал като бъдещи антибиотици.
Световната здравна организация посочва мрачна прогноза, отбелязвайки, че антибиотичната резистентност, засилена от злоупотреба и прекомерно използване в хуманното, животинското и растителното приложение, причинява над 1.2 милиона смъртни случаи през 2019 година. Този брой се очаква да скочи до 10 милиона годишни смъртни случаи до 2050 година.
Този напредък в изкуствения интелект представлява съществена стъпка напред, като позволява откриването на кандидати за антибиотици да продължи от потенциално пет-до-шестгодишно чакане до няколко часа за стотици хиляди кандидати, символизирайки трансформационно постижение в изследванията за антибиотици.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp