Badacze z Massachusetts Institute of Technology (MIT) osiągnęli przełomowy sukces w walce z bakteriami opornymi na antybiotyki, dzięki sile sztucznej inteligencji (AI). Ich podejście doprowadziło do zidentyfikowania nowych związków zdolnych skutecznie zwalczać śmiertelne bakterie MRSA, przy minimalnej toksyczności dla ludzkich komórek.
Korzystając z algorytmów deep learning, zespół analizował ogromne ilości danych chemicznych, odsłaniając struktury molekularne obiecujące w neutralizowaniu słynnego superbakterii. Te modele prowadzone przez AI przesiały miliony związków, a ich zdolności nie kończyły się tylko na przewidywaniach; oferowały również wgląd w to, które podstruktury molekularne mogą wpływać na siłę działania przeciwbakteryjnego, przewyższając tradycyjne metody.
W obliczu wzrostu infekcji jak MRSA, która dotyka rocznie dziesiątki tysięcy osób w USA, potrzeba nowych antybiotyków jeszcze nigdy nie była tak pilna. MRSA, znana z infekcji skóry i płuc, które mogą przekształcić się w zagrażającą życiu sepsę, stanowi rosnące zagrożenie.
Modele AI nie są mistycznymi orakulami; ich proces podejmowania decyzji został udemaskowany za pomocą dostosowanego algorytmu, redefiniując transparentność w tej dziedzinie technologii. Ta zmodyfikowana adaptacja inspirowana 'przeszukiwaniem drzewa Monte Carlo’ pozwoliła na podwójną korzyść: solidną ocenę aktywności przeciwbakteryjnej związku oraz ścieżkę do przewidywania podstruktur determinujących aktywność.
Aby dalej zawęzić potencjalne kandydatów na leki, zespół z MIT wprowadził dodatkowe modele deep learning skupione na toksyczności związków dla ludzkich komórek. Konsolidacja tych informacji dostarczyła jaśniejszego obrazu związków, które mogą eliminować mikroby bez szkodzenia gospodarzowi.
Zakończony kolosalnym przesiewem około 12 milionów dostępnych komercyjnie związków, modele wskazały kilka obiecujących klas chemicznych. Z przesiewu, 280 związków zostało zweryfikowanych w laboratorium, a dwa z nich wyróżniły się jako wyjątkowo silne przeciwko MRSA, zmniejszając nawet populacje bakteryjne w eksperymentach na myszach o skalę logarytmiczną.
Te substancje nie tylko pokazały potencjał w powstrzymywaniu MRSA poprzez zakłócenie niezbędnego gradientu elektrochemicznego błony bakteryjnej, ale badacze podejmują również kroki w celu udoskonalenia tych odkryć. Współpracując z organizacją non-profit Phage Bio z projektu Antibiotics-AI, prowadzony jest skoordynowany wysiłek w celu analizy tych związków pod kątem ich klinicznej użyteczności.
Jako część ogólnego celu, uczony z MIT są nieustępliwi w dążeniu do dodatkowych kandydatów na leki oraz poszerzenia swojego poszukiwania w celu zwalczania różnych innych bakteryjnych łotrów. To odkrywanie leków prowadzone przez AI jest dowodem na synergizm technologii i nauki medycznej, rozpoczynając nową erę w badaniach farmaceutycznych i oferując promień nadziei w walce z rosnącym problemem oporności na antybiotyki.
Aktualne Trendy na Rynku:
Globalny przemysł farmaceutyczny obserwuje znaczącą zmianę w kierunku integracji technologii AI w odkrywaniu leków, w tym w opracowywaniu nowych antybiotyków. Giganci technologii i start-upy inwestują zarówno w podejścia napędzane AI, aby zrewolucjonizować rozwój leków, obniżyć związane koszty i przyspieszyć proces. Trend na rynku obejmuje wspólne działania między firmami AI a firmami farmaceutycznymi w celu zidentyfikowania nowych terapii.
Prognozy:
Rynek AI w odkrywaniu leków spodziewa się znacznego wzrostu w kolejnych latach. Według raportu firmy Research and Markets, globalny rozmiar rynku AI w odkrywaniu leków ma wzrosnąć z 732 milionów dolarów w 2020 roku do 1,4 miliarda dolarów do 2024 roku, przy średniorocznej stopie wzrostu wynoszącej 40,8% w okresie prognozowania. Ten wzrost jest motywowany potrzebą kontroli kosztów rozwoju leków, redukcji czasu przeprowadzania prób klinicznych, oraz wzrastającą liczbą współprac branżowych i partnerstw międzysektorowych.
Kluczowe Wyzwania i Kontrowersje:
Mimo licznych zalet korzystania z AI w odkrywaniu antybiotyków, istnieją istotne wyzwania i kontrowersje, którym należy stawić czoło:
– Jakość i dostępność danych: Modele AI wymagają obszernych, wysokiej jakości zbiorów danych, aby działać optymalnie. Niemniej jednak dostęp do takich danych może być ograniczony, a istnieją obawy dotyczące prywatności i udostępniania danych.
– Regulacje i aspekty etyczne: W miarę ewoluowania aplikacji AI w opiece zdrowotnej, istnieje ciągła potrzeba klarownych ram regulacyjnych, aby zapewnić bezpieczeństwo pacjentów i zarządzać kwestiami etycznymi dotyczącymi podejmowania decyzji przez AI.
– Transparentność algorytmów: Pomimo wysiłków takich jak adaptacja przeszukiwania drzewa Monte Carlo na MIT, wciąż istnieje potrzeba bardziej intepretowalnych modeli AI, aby budować zaufanie wśród dostawców opieki zdrowotnej i pacjentów.
– Rozwój oporności: Nawet w przypadku odkrycia nowych antybiotyków, bakterie mogą ostatecznie rozwinąć oporność na nie, prowadząc do ciągłego wyścigu zbrojeń między rozwojem leków a ewolucją bakterii.
Zalety:
– Szybszy proces odkrywania: AI może błyskawicznie analizować miliony związków, znacznie skracając czas potrzebny do zidentyfikowania obiecujących kandydatów na leki.
– Optymalizacja kosztów: Badania napędzane AI mogą obniżyć koszty odkrywania leków poprzez zmniejszenie zależności od eksperymentów fizycznych we wczesnych etapach.
– Wszechstronne ukierunkowanie: Poprzez analizę genomu i struktury mikroorganizmów, AI jest w stanie przewidzieć skuteczność związków z wysokim stopniem precyzji.
– Redukcja toksyczności: Modele AI mogą ocenić potencjalną toksyczność związków dla ludzkich komórek we wczesnym etapie procesu odkrywania.
Wady:
– Złożoność i specjalistyczna wiedza: Wdrożenie i interpretowanie modeli AI wymaga specjalistycznej wiedzy, co ogranicza dostęp do organizacji posiadających wystarczające zasoby i wykwalifikowany personel.
– Koszt wdrożenia: Początkowa inwestycja w technologię AI i związane z nią zasoby obliczeniowe jest wysoka, co może zniechęcać mniejsze instytucje badawcze lub firmy.
Najważniejsze pytania związane z tematem:
1. Jak AI poprawia proces odkrywania antybiotyków w sposób, którego tradycyjne metody nie potrafią?
2. Jakie są implikacje odkrywania antybiotyków napędzanego AI w walce z superbakteriami i opornością na antybiotyki?
3. Jak agencje regulujące nadążają za szybkimi postępami, jakie przynosi AI w odkrywaniu leków, i jak zapewniają bezpieczeństwo i skuteczność zidentyfikowanych przez AI związków?
Aby uzyskać więcej informacji na temat AI i jej implikacji w opiece zdrowotnej, zapraszamy do odwiedzenia renomowanych domen, takich jak:
– World Health Organization
– Ai in Healthcare
– Nature
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar