En innovativ vetenskaplig studie som utnyttjar maskininlärningsteknik har banat väg för potentiell upptäckt och produktion av nya antibiotika inom världens mikrobiomer. Denna utveckling anses av studieförfattarna som ett betydande steg inom AI-assisterad forskning dedikerad till att bekämpa antibiotikaresistens.
Forskningsresultaten, publicerade i den prestigefyllda tidskriften ”Cell,” avslöjar en specialiserad algoritms förmåga att utforska den omfattande mikrobiella mångfalden på jorden. Denna process har framgångsrikt identifierat nästan en miljon nya molekyler som är dolda inom den mörka materian hos dessa mikrobiella ämnen.
Hantering av stora datamängder
Cesar de la Fuente, en medförfattare till studien och datobiolog vid University of Pennsylvania, leder en grupp som fokuserar på att utnyttja datorer för att effektivisera upptäckter inom biologi och medicin. The Guardian rapporterar att enligt de la Fuente skulle frånvaron av en sådan algoritm ha tvingat forskare att förlita sig på traditionella metoder för dataskörd såsom jord- och vattenprover, vilket kan vara en utmaning på grund av mikrobernas allmänna närvaro från hav till människans tarm.
Användningen av artificiell intelligens har möjliggjort hantering av enorma datavolymer effektivt, vilket påskyndar hela forskningsprocessen avsevärt.
Anmärkningsvärda resultat
Studien involverade genomgång av offentligt tillgängliga genom- och metagenomdatabaser och letade efter DNA-strängar som troligen har antimikrobiell aktivitet. För att validera AI:s förslag syntetiserade forskarna 100 av dessa molekyler i ett laboratorium och testade deras effektivitet mot bakterier, inklusive några av de farligaste patogenerna.
Imponerande nog visade det sig att 79% av dessa nästan en miljon nyupptäckta molekyler hade förmågan att döda åtminstone en typ av mikrober, vilket tyder på deras potential som framtida antibiotika.
Världshälsoorganisationen (WHO) framhåller en dyster prognos och noterar att antimikrobiell resistens, förvärrad av missbruk och överanvändning inom människans, djurens och växternas tillämpningar, orsakade över 1,2 miljoner dödsfall år 2019. Denna siffra förväntas stiga till 10 miljoner årliga dödsfall år 2050.
I en tvådelad avslöjande, medan de la Fuente erkänner studien som ”en av de största någonsin antibiotikafyndsansträngningarna,” noterar han också att AI:s potentiella missbruk i utvecklingen av gifter.
Ändå har data och kod från denna forskning gjorts offentligt och fritt tillgänglig, syftande till att främja vetenskaplig framsteg för mänsklig nytta. Och medan försiktighetsåtgärder har vidtagits för att säkerställa att dessa molekyler inte har självreplikerande egenskaper, innebar molekylernas ofarliga natur att biologiska säkerhetsåtgärder inte var nödvändiga.
Denna framsteg inom AI markerar ett betydande steg framåt, vilket möjliggör att upptäckten av antibiotikkandidater kan skrida fram från en potentiell väntan på fem till sex år till bara några timmar för hundratusentals kandidater, vilket symboliserar en omvälvande prestation inom antibiotikaforskning.
Framsteg inom artificiell intelligens (AI) har revolutionerat flera vetenskapliga områden, och fältet för biomedicinsk forskning är inget undantag. Inom sammanhanget med antibiotikafynd från mikrobiomer är AI-teknologier såsom maskininlärningsalgoritmer avgörande för att ta fram biologiska data för potentiella antibiotikamolekyler i en omfattning och hastighet utan tidigare like.
Nyckelfrågor och svar:
F: Varför är AI avgörande för antibiotikafynd från mikrobiomer?
S: AI är vital eftersom den kan bearbeta och analysera massiva datamängder som skulle vara opraktiska för människor att manuellt hantera. Den möjliggör identifiering av lovande föreningar mycket snabbare än traditionella metoder.
F: Vilka är de främsta utmaningarna med att använda AI för att upptäcka antibiotika?
S: Utmaningar inkluderar behovet av noggrannhet i förutsägelsemodellerna, risken att missa livsdugliga föreningar på grund av algoritmiska fördomar och nödvändigheten av att validera AI-fynd genom empiriska tester.
F: Finns det kontroverser kopplade till användningen av AI inom detta fält?
S: Det finns en oro för att AI skulle kunna användas för att utveckla skadliga substanser, varför det finns etiska överväganden i tillämpningen av denna teknologi. Dessutom väcker tillgängligheten av data och algoritmer frågor om potentiellt missbruk.
Fördelar och nackdelar:
Fördelar:
1. Effektivitet: AI minskar drastiskt tiden som behövs för att identifiera nya antibiotikkandidater.
2. Skala: AI kan undersöka omfattande mikrobiom ”mörk materia” för att hitta molekyler som annars skulle vara nästan omöjliga att hitta.
3. Öppen innovation: Att dela data och algoritmer offentligt kan främja samarbete och påskynda upptäckter inom vetenskapssamhället.
Nackdelar:
1. Validering: Föreningar identifierade av AI kräver fortfarande syntes och laboratorievalidering, vilket kan vara resurskrävande.
2. Databias: AI-modeller kan ärva fördomar från de data de tränas på, vilket kan snedvrida resultaten.
3. Säkerhet: Öppen tillgång till data och AI-modeller kan leda till att informationen används i onda syften.
För ytterligare information om det huvudsakliga ämnet om AI-framsteg inom terapeutiska områden, kan du besöka Världshälsoorganisationen på Världshälsoorganisationen och deras dokumentation om antimikrobiell resistens, eller utforska National Institutes of Health på National Institutes of Health för mer om framsteg inom biomedicinsk forskning.
Se till att integritetsinställningarna tillåter öppen tillgång till de föreslagna webbplatserna för att de ska fungera.
The source of the article is from the blog be3.sk