I dei seinare åra har oppdaginga av moderne antibiotikum stått stille, noko som har ført til aukande uro for den stigande førekomsten av antimikrobiell resistens. Verdas helseorganisasjon har no erklært denne krisa som ein av dei øvste 10 globale truslane mot folkehelsa. Men kvifor kjem infeksjonar iblant tilbake sjølv etter riktig antibiotikabehandling?
Ei mogeleg forklaring ligg i at bakteriane blir metabolisk inaktive, og effektivt unngår å bli oppdaga av tradisjonelle antibiotikum som berre rettar seg mot aktiv metabolisk aktivitet. Desse sovande bakteriane kan seinare bli reaktivert og føre til gjentakande infeksjonar. Å identifisere og handtere denne dormansen er viktig for å bekjempe antimikrobiell resistenskrise.
Jackie Valeri, ein tidlegare MIT-Takeda Fellow frå Collins-laboratoriet, kastar lys over denne problemstillinga. I si seinare publiserte artikkel i Cell Chemical Biology, foreslår Valeri bruken av maskinlæring for å skjermme stoff som effektivt kan drepe sovande bakteriar. Ved å nytte seg av kunstig intelligens sitt potensiale, siktar forskarar mot å avdekkje potensielle antibiotikum som kan rette seg mot desse resistente sovande bakteriane.
Motstanden til bakteriar i ein dormerande tilstand er ikkje eit nytt fenomen. Vitskapsmenn har oppdaga gamle bakteriestammer som dateres tilbake 100 millionar år, framleis levande i ein energibesparande tilstand på botnen av Stillehavet. Å forstå mekanismane bak bakteriedormans er avgjerande for å utvikle effektive antibiotikum.
MIT sitt Jameel Clinic for Machine Learning in Health, under leiinga til James J. Collins, ein framståande person i fagfeltet medisinsk ingeniørvitskap, har gjort fremskritt innan antibiotikumoppdaging ved hjelp av AI. Forskinga deira siktar mot å utvide det eksisterande arsenalet av antibiotikum ved å nytte seg av maskinlæringsalgoritmar for å identifisere nye klassar av antimikrobielle forbindelsar.
Ifølge ein studie publisert av The Lancet, døydde millionar av forebyggjelege dødsfall i 2019 på grunn av infeksjonar som var resistente mot tilgjengelege medisinar.
### FAQ:
**Spørsmål:** Kvifor blir bakteriar resistente mot tradisjonelle antibiotikum?
**Svar:** Bakteriar kan utvikle resistens mot antibiotikum gjennom gjentatt eksponering. Misbruk og overbruk av antibiotikum bidreg til det selektive presset som driv utviklinga av antibiotikaresistente stammar.
**Spørsmål:** Kva er bakteriedormans?
**Svar:** Bakteriedormans viser til ein tilstand der bakteriane går inn i ein metabolisk inaktiv tilstand, noko som gjer dei mindre følsame for antibiotikum som er avhengige av å rette seg mot aktive metabolske prosessar. Dormansen lét bakteriane overleve ugunstige forhold og seinare reaktivere seg, noko som leier til gjentakande infeksjonar.
**Spørsmål:** Korleis blir AI nytta i oppdaginga av antibiotikum?
**Svar:** Kunstig intelligens revolusjonerer feltet med antibiotikumoppdaging ved å auke fart på skjermingsprosessen for potensielle antibiotikum. Maskinlæringsalgoritmar kan analysere store mengder data og identifisere lovande forbindelsar med høgare effektivitet, noko som potensielt kan føre til oppdaginga av nye klassar av antibiotikum.
**Spørsmål:** Kva er viktigheten av å rette seg mot Gram-negativ bakteriar?
**Svar:** Gram-negativ bakteriar har ei unik ytre membran som gjer dei i utgangspunktet resistente mot mange tradisjonelle antibiotikum. Å finne medisinar som effektivt kan rette seg mot Gram-negativ bakteriar er ein viktig steg i å takle utfordringane som resistente infeksjonar forårsaka av desse bakteriane fører med seg.
**Spørsmål:** Kvifor er oppdaginga av nye antibiotikum viktig?
**Svar:** Førekomsten av antimikrobiell resistens utgjer ein betydeleg trussel mot folkehelsa globalt. Oppdaginga av nye antibiotikum er avgjerande for å bekjempe medisinresistente infeksjonar og sikre at effektive behandlingsalternativ er tilgjengelege for å takle nye infeksjonssjukdomar.
Kjelde: The Lancet – URL: www.thelancet.com
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl