Eit forskarteam frå Queensland University of Technology brukte maskinlæring for å analysere eit rikt utval genetisk materiale frå ulike miljø som jord, hav og menneskets tarm. Dei nytta offentlege databasar som vanlegvis vert samla for andre føremål, ifølgje professor Luis Pedro Coelho, hovudforskar for studien.
Den revolusjonerande AI-baserte tilnærminga har ført til identifiseringa av 863 498 lovande antimikrobielle peptider, små molekyl som enten kan øydeleggje skadelege bakteriar eller hemme deira spreiing. Denne oppdaginga er betydningsfull i den pågåande kampen mot antibiotikaresistens, ein av moderne medisins mest utfordrande problem.
I ei rekkje testar vart 79 peptider funne i stand til å forstyrre bakteriemembraner, der 63 rettar seg mot antibiotikaresistente bakteriar som står bak hudinfeksjonar, dypvevsinfeksjonar og potensielt dødelege systemiske infeksjonar. Blant desse finn vi bakteriar som Staphylococcus Aureus, som kan føre til alvorlege hudinfeksjonar, og Escherichia Coli, som oftast er assosiert med fordøyelsesproblem.
Ytterlegare prekliniske forsøk på mus viste at to peptider spesielt reduserte bakterieantala betydeleg, på linje med effektane til det vanleg brukte antibiotikumet polymyxin B. Desse funna tyder på at dei nyoppdaga peptidane kan vere eit potent våpen mot vanskelege å behandle infeksjonar.
Coelho understreka den spesifikke og skånsame verknaden av desse peptidane samanlikna med tradisjonelle antibiotikum, og peikte på potensielle reduserte biverknader som skade på normal tarmflora. Slike framsteg kan føre til innovative og mindre skadelege terapeutiske alternativ.
Ved å avsløre dei skjulte antibiotikaresursane i naturen med hjelp av AI, opnar desse forskarane for ei ny æra i kampen mot antibiotikaresistente bakteriar, og kan potensielt redde millionar av liv årleg. Anstrengingane deira stoppar ikkje med desse oppdagingane. Teamet arbeider òg med å fremje metoder for raskare screening, noko som legg grunnlaget for oppdaginga av endå fleire potensielle antibiotikakjelder i nær framtid.
Viktige spørsmål og svar:
1. Kvifor er oppdaginga av nye antibiotikum kritisk i moderne medisin?
Oppdaginga av nye antibiotikum er avgjerande fordi antibiotikaresistens er eit veksande problem globalt. Patogen utviklar seg og blir resistente mot eksisterande antibiotikum, noko som fører til infeksjonar som er vanskelegare å behandle. Uten effektive antibiotikum vert suksessen til kirurgiske inngrep og behandlingar for bakterieinfeksjonar sett i fare.
2. Korleis revolusjonerer AI oppdaginga av antibiotikum?
AI revolusjonerer antibiotikumoppdaginga ved å raskt analysere store mengder genetisk data for å identifisere potensielle nye antimikrobielle peptider (AMP-er). Sidan tradisjonelle oppdagingmetodar er tidkrevjande og krever mykje arbeid, kan AI vesentleg akselerere prosessen og auke sannsynet for å finne effektive nye medikament.
3. Kva er nokre utfordringar knytt til utvikling av peptider til terapi?
Viktige utfordringar inkluderer å sikre at peptidane er trygge for menneskeleg bruk, ikkje skadar gunstige bakteriar, har låg sannsyn for å utvikle resistens og kan produserast på ein kostnadseffektiv måte i stor skala. I tillegg må prekliniske og kliniske testar fastsetje effektiviteten og tryggheitsprofilen til desse peptidane som medikament.
Viktig utfordringar og kontroversar:
– Selektivitet og toksisitet: Utfordringa er å sikre at peptidane er selektive i si handling og ikkje skadar menneskelege celler eller gunstige mikrobiota medan dei er effektive mot patogen.
– Resistens: Det er òg bekymring for at bakteriar kan utvikle resistens mot desse nye antibiotikum, slik dei har gjort med tidlegare antibiotikum. Fortsatt overvaking og forsking på resistensmekanismane er avgjerande.
– Regulatoriske hindringar: Å få regulatorisk godkjenning for nye medikament er ein anna hindring, sidan det krev omfattande tryggleiks- og effektivitetstesting.
– Økonomiske faktorar: Farmasøytiske selskap kan vere nølande med å investere i antibiotikum på grunn av lågare investeringsavkastning samanlikna med medikament for kroniske sjukdommar.
Fordeler og ulemper:
Fordeler:
– Evna til raskt å gjennomsjå massive databasar med genetisk materiale for potensielle antibiotikum.
– Potensial for å oppdage peptider som er meir spesifikke og har færre biverkningar enn tradisjonelle antibiotikum.
– Redusere tidsbruken og kostnadene som vanlegvis er knytte til legemiddeloppdagingprosessen.
Ulemper:
– AI-algoritmane krev store mengder høgkvalitetsdata, og unøyaktigheitar i desse dataa kan føre til feilspor.
– Kompleksiteten ved å omsetje in vitro- og in vivo-funn til klinisk godkjende behandlingar, noko som kan vere ein lang og kostbar prosess.
– Mulig vanskar med å syntetisere og masseprodusere visse peptider i industriel skala.
For meir informasjon om AI og si rolle i ulike felt inkludert medisin, kan du sjå på ein tilrådd lenke til ein truverdig nettside:
Nature er ein svært truverdig vitenskapsjournal som ofte publiserer nytenkande forsking om AI i ulike domene, inkludert bruken av det i antibiotikaoppdaging.
The source of the article is from the blog dk1250.com