یک تیم از پژوهشگران دانشگاه فناوری کوینزلند از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل مواد ژنتیکی بسیاری از محیط‌های مختلف مانند خاک، اقیانوس‌ها و روده‌ی انسان استفاده کرده است. آن‌ها از پایگاه داده‌های عمومی که به طور معمول برای اهداف دیگر جمع‌آوری شده‌اند، استفاده کردند. این اطلاعات توسط پروفسور لوئیس پدرو کوئلو، رهبر پژوهش این مطالعه، اعلام شده است.
روند نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی منجر به شناسایی 863،498 پپتید ضد میکروب واعظ شده است. این پپتیدها، مولکول‌های کوچکی هستند که می‌توانند باکتری‌های مضر را نابود یا رشد آن‌ها را مهار کنند. این کشف در جنگ مداوم با مقاومت آنتی‌بیوتیک، یکی از چالش‌های بزرگ پزشکی مدرن، اهمیت دارد.
در یک سری آزمایشات، 79 پپتید قابلیت خراب کردن غشاء باکتری‌ها را داشتند، با 63 پپتید که به باکتری‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک اشاره دارند و مسئول عفونت‌های پوست، بافت عمیق و عفونت‌های سیستمیک بالقوه ممکن است ، مبارزه می‌کنند. در میان این‌ها باکتری‌هایی همچون استافیلوکوکوس آورئوس که می‌تواند عفونت‌های شدید پوستی ایجاد کند و اشرشیا کولای که اغلب با مشکلات گوارشی مرتبط است، هستند.
آزمایشات قبلی بالینی بر روی موش‌ها نشان داد که دو پپتید به خصوص تعداد باکتری‌ها را به طرز قابل‌توجهی کاهش می‌دهند، مقایسه‌پذیر با تأثیرات آنتی‌بیوتیک معمولی پلی‌میکسین بی. این یافته‌ها نشان می‌دهند که پپتیدهای تازه کشف شده می‌توانند یک ابزار قدرتمند برای مقابله با عفونت‌های دشوار به‌شمار آید.
کوئلو بر اختصاصیت و لطافت این پپتیدها نسبت به آنتی‌بیوتیک‌های سنتی، گفت و تأکید کرد که ممکن است اثرات جانبی کمتری همچون آسیب به فلورای عادی روده را داشته باشند. این توسعه‌ها می‌توانند منجر به گزینه‌های درمانی نوآورانه و کمتر آسیب‌زا شوند.
با فاش کردن منابع آنتی‌بیوتیک پنهان در طبیعت با کمک هوش مصنوعی، این پژوهشگران دوره جدیدی را برای مبارزه با باکتری‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک آغاز می‌کنند و احتمالاً میلیون‌ها جان را سالانه نجات می‌دهند. تلاش‌های آن‌ها با این کشف‌ها متوقف نمی‌شود. این تیم نیز دارای روش‌هایی برای نمایش سریع‌تر است و صحنه‌ای برای کشف منابع مزید آنتی‌بیوتیک در آینده نزدیک را مهیا می‌کند.
سوالات و پاسخ‌های مهم:
1. چرا کشف آنتی‌بیوتیک‌های جدید در پزشکی مدرن ضروری است؟
کشف آنتی‌بیوتیک‌های جدید ضروری است زیرا مقاومت آنتی‌بیوتیکی به مرور زمان یک مشکل رو به رشد سراسر جهان است. پاتوژن‌ها دارای تکامل هستند و به آنتی‌بیوتیک‌های موجود مقاوم می‌شوند که منجر به عفونت‌هایی می‌شود که دشوارتر است به‌درمان آن‌ها. بدون آنتی‌بیوتیک‌های موثر، موفقیت جراحی‌ها و درمان‌های عفونت‌های باکتریایی به خطر می‌افتد.
2. چگونه هوش مصنوعی فرآیند کشف آنتی‌بیوتیک‌ها را انقلابی کرده است؟
هوش مصنوعی فرآیند کشف آنتی‌بیوتیک را با تجزیه و تحلیل سریع داده‌های ژنتیک بزرگ برای شناسایی پتانسیل‌های جدید پپتیدهای ضد میکروب (AMPs) انقلابی کرده است. از آنجایی که روش‌های کشف سنتی زمان‌بر و نیازمند زحمت هستند، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند را به طور قابل توجهی شتاب دهد و احتمال یافتن داروهای جدید موثر را افزایش دهد.
3. چه چالش‌هایی با توسعه پپتیدها به درمان‌ها همراه است؟
چالش‌های کلیدی شامل اطمینان از اینکه پپتیدها برای استفاده انسانی ایمن هستند، به باکتری‌های مفید آسیب نمی‌زنند، احتمال کم از دست دادن مقاومت دارند و به صورت هزینه‌ای اقتصادی به مقیاس تولید شوند. علاوه بر این، آزمایش‌های قبلی بالینی و قبولی باید اثبات کنند که پتانسیل و ایمنی این پپتیدها به عنوان داروها نشان داده شوند.
چالش‌ها و تناقضات کلیدی:
– انتخابی بودن و سمیت: چالش این است که اطمینان حاصل شود که پپتیدها در عمل خودانتخابی هستند و سلول‌های انسانی یا میکروزواید مفید را آسیب نمی‌زنند همچنین اثربخشی در برابر پاتوژن‌ها داشته باشند.
– مقاومت: نگرانی دیگر این است که باکتری‌ها ممکن است به این آنتی‌بیوتیک‌های جدید مقاومت ایجاد کنند، همانطور که با آنتی‌بیوتیک‌های قبلی انجام داده‌اند. پایش و تحقیقات مداوم در مکانیسم‌های مقاومت ضروری هستند.
– موانع مقرراتی: دریافت موافقت مقرراتی برای داروهای جدید یک موانع دیگر است زیرا نیازمند آزمایش‌های ایمنی و اثربخشی گسترده است.
– عوامل اقتصادی: شرکت‌های داروسازی ممکن است به دلیل بازگشت سرمایه پایین‌تر نسبت به داروهای بیماری‌های مزمن، برای سرمایه‌گذاری در آنتی‌بیوتیک‌ها شک داشته باشند.
مزایا و معایب:
مزایا:
– توانایی سریع جستجوی پایگاه‌های داده ژنتیکی بزرگ برای آنتی‌بیوتیک‌های پتانسیلی.
– امکان کشف پپتیدهای انتخابی‌تر و دارای عوارض جانبی کمتر نسبت به آنتی‌بیوتیک‌های سنتی.
– کاهش زمان و هزینه‌های معمولاً مرتبط با فرآیند کشف دارو.
معایب:
– الگوریتم‌های هوش مصنوعی نیازمند مجموعه داده‌های پرکیفیت بزرگ هستند و نادرستی در این داده‌ها می‌تواند منجر به نتایج غلط شود.
– پیچیدگی ترجمه نتایج درون دیگری و زنده به درمان‌های تأیید شده بالینی، که می‌تواند فرآیند طولانی و گران قیمتی باشد.
– ممکن است سنتز و تولید انبوه برخی از پپتیدها در مقیاس صنعتی دشوار باشد.
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره هوش مصنوعی و نقش آن در زمینه‌های مختلف شامل پزشکی، پیوند پیشنهادی به یک وب‌سایت معتبر:
طبیعت یک ژورنال علمی بسیار معتبر است که اغلب تحقیقات بروز درباره هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف را منتشر می‌کند، از جمله کاربرد آن در کشف آنتی‌بیوتیک.
The source of the article is from the blog klikeri.rs