Kunstig intelligens øger kampen mod superbakterier
I en tid hvor antibiotikaresistente bakterier truer millioner af liv på verdensplan, er der opstået en ny kraftfuld allieret – Kunstig intelligens (AI). Det banebrydende arbejde ledet af den galiciske videnskabsmand César de la Fuente ved Machine Biology Group på University of Pennsylvania har afsløret en skattekiste af nye antibiotika skjult inden for den globale mikrobiom.
Det omfattende studie, offentliggjort i den ansete tidsskrift “Cell”, afslørede næsten en million antibiotikamolekyler inden for det, der beskrives som mikrobielt mørkt stof. Disse forbindelser, hvoraf nogle har vist sig effektive i prækliniske musemodeller mod frygtede bakterier som E. coli og Staphylococcus aureus, stammer fra en overflod af kilder, herunder menneskelig spyt, svinetarm, jord og marine organismer.
Fra mikrobielt mørkt stof til antibiotikaguldminer
Mikrobielt mørkt stof består af utallige bakteriearter, der ikke blev anerkendt, før de blev udgravet gennem avancerede DNA-sekventeringsteknikker. Selvom disse bakterier ikke er blevet dyrket i laboratorier, er de producenter af potentielt værdifulde molekyler, herunder potentielle antibiotika.
Ved hjælp af beregningsmæssige minearbejdsteknikker fokuserede Machine Biology Group på at identificere antimikrobielle peptider (AMP’er) på tværs af et omfattende udvalg af organismer. Den AI-drevne tilgang gennemsøgte over 150.000 metagenomer og mikrobielle genom, hvilket førte til oprettelsen af AMPSphere – en omfattende katalog over 863.498 unikke antibiotikasekvenser, hvoraf de fleste tidligere var ukendte.
Fremtiden for antibiotikaopdagelse
Hundrede af disse nyidentificerede forbindelser blev testet og demonstrerede deres effektivitet mod lægemiddelresistente patogener både in vitro og i musemodeller. Denne bemærkelsesværdige opdagelse understreger ikke kun mangfoldigheden af antimikrobielle sekvenser, men viser også potentialet for AI og maskinlæring i antibiotikaopdagelse.
Mens De la Fuente reflekterer over nødvendigheden af at accelerere antibiotikaopdagelsen, understreger han den transformerende virkning af AI og beregningsværktøjer, som hurtigt kan forudsige lovende antibiotikakandidater på den tid, det tager at nyde en kaffepause. Denne banebrydende hastighed i opdagelsen kunne vise sig afgørende i forhold til at tackle den truende trussel, som superbakterierne udgør, og som forventes at forårsage 10 millioner dødsfald om året inden 2050.
Udvikling af antibiotikaresistens
Antibiotikaresistens er et naturligt fænomen, der opstår, når bakterier udvikler sig og udvikler mekanismer til at overleve virkningerne af antibiotika. Ikke desto mindre har den udbredte anvendelse af antibiotika inden for medicin og landbrug fremskyndet denne proces, hvilket har ført til en stigning i “superbakterier”, der er vanskelige at behandle. Behovet for nye antibiotika er kritisk, da den nuværende arsenal bliver mindre effektiv, og pipelinen for nye lægemidler forbliver begrænset.
Rollen af AI i antibiotikaopdagelse
Integrationen af AI i antibiotikaopdagelsen tilbyder en revolutionerende tilgang til at overvinde de langsomme og omkostningsfulde traditionelle metoder til lægemiddeludvikling. AI-teknologier som maskinlæringsalgoritmer kan analysere enorme datamængder langt hurtigere end menneskelige forskere kan. De genkender mønstre og molekylære strukturer, der kan indikere potentielle antibiotikaejendomme, og dermed fremskynde identifikationen og syntesen af nye lægemidler.
Nøgleudfordringer
– Datakvalitet: For at AI skal være effektivt, kræves der højkvalitets og omfattende datasæt. Ufuldstændige eller dårlige data kan føre til falske spor eller oversete muligheder.
– Algoritmeudfordring: AI-modeller kan utilsigtet lære bias, der er til stede i datasættet, hvilket kan påvirke diversiteten af antibiotikakandidater, der identificeres.
– Kompleksiteten ved biologisk validering: Selvom AI kan foreslå potentielle antibiotika, skal disse kandidater gennemgå stringent biologisk testning for at bekræfte deres effektivitet og sikkerhed, en proces der forbliver tidskrævende og kompleks.
Uoverensstemmelser
– Ethiske bekymringer: Anvendelsen af AI rejser spørgsmål om immaterielle rettigheder, datasikkerhed og potentiel misbrug af genererede forbindelser til bioterrorisme.
– Tilgængelighed og lighed: Når nye antibiotika opdages, er der bekymringer vedrørende tilgængelighed og overkommelighed, især for lande med lav indkomst.
Fordele
– Hastighed: AI accelererer betydeligt opdagelsesprocessen og potentielt redder forskningstid.
– Omkostningseffektivitet: AI har potentiale til at reducere de økonomiske barrierer, der er forbundet med lægemiddelopdagelse.
– Innovation: Evnen til at identificere nye forbindelser, som måske ikke er blevet fundet ved traditionelle metoder, kan føre til virkelig innovative behandlinger.
Ulemper
– Computational Ressource Krævende: AI kræver betydelig beregningskraft og ressourcer, hvilket kan begrænse nogle forskningsfaciliteter.
– Oversættelse fra teori til klinisk anvendelse: Der er ofte et betydeligt gap mellem at identificere et lovende molekyle og udvikle et markedsføringsdygtigt lægemiddel, med mange kandidater, der mislykkes på vejen mod godkendelse.
Relaterede Links
– For mere information om antibiotikaresistens og initiativer til at bekæmpe det, besøg Verdenssundhedsorganisationen på WHO.
– For at lære mere om fremskridt inden for AI og dets anvendelser i forskellige områder, kan du besøge afsnittet Kunstig Intelligens på MIT Technology Review på MIT Technology Review.
– For yderligere videnskabelige artikler og forskning, få adgang til National Center for Biotechnology Information (NCBI) på NCBI.
Ved at udnytte AI i opdagelsen af nye antibiotika bevæger videnskabsfolk som César de la Fuente sig nærmere på at imødegå den presserende globale sundhedstrussel, som antibiotikaresistente bakterier udgør. På trods af udfordringer og kontroverser har denne innovative tilgang potentiale til at revolutionere lægemiddelopdagelsesfeltet og redde millioner af liv.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com