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ऊर्जा
ऊर्जा क्या है?
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एक गहन-शिक्षण एल्गोरिदम ने वैज्ञानिकों को नए यौगिकों की पहचान करने में मदद की है जो एंटीबायोटिक-प्रतिरोधी बैक्टीरिया के खिलाफ प्रभावी हैं - एक सार्वजनिक स्वास्थ्य खतरा जो सालाना हजारों मौतों का कारण बनता है।
डॉक्टरों को चिंता है कि 1928 में फ्लेमिंग द्वारा पहली बार पेनिसिलिन को शुद्ध करने के बाद से एंटीबायोटिक्स तेजी से अप्रभावी हो गए हैं, हाल ही में एक ऐसे यौगिक की खोज हुई है जो दवा-प्रतिरोधी बैक्टीरिया को मार सकता है जो इसके लिए जिम्मेदार है। हजारों मौतें दुनिया भर में हर साल का स्वागत है।
गहन-शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करके, वैज्ञानिक आधी सदी से अधिक समय में पहले नए एंटीबायोटिक की पहचान कर सकते हैं, जो चिकित्सा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता का प्रदर्शन कर सकता है और इसका समाधान प्रस्तुत कर सकता है। एंटीबायोटिक प्रतिरोधजो मानव स्वास्थ्य के लिए सबसे बड़े वैश्विक खतरों में से एक है।
एंटीबायोटिक उम्मीदवारों के इस नए वर्ग के चयन को परिष्कृत करने के लिए, जेम्स कॉलिन्स की प्रयोगशाला में एक टीम मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी और हार्वर्ड यूनिवर्सिटी के ब्रॉड इंस्टीट्यूट एंटीबायोटिक गतिविधि के लिए 12 मिलियन यौगिकों की जांच करने के लिए डीप-लर्निंग नामक एक प्रकार के एआई का उपयोग किया गया।
कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से उनका विश्लेषण करने के बाद, प्रशिक्षित एआई मॉडल ने आदर्श दवा जैसे गुणों वाले 3646 यौगिक पाए।
.@delafuenteupenn साझा किया गया कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (#AI) नए के विकास का मार्गदर्शन करने में मदद कर सकता है #एंटीबायोटिक्स, जिसमें नए निष्कर्ष शामिल हैं जो नए एंटीबायोटिक दवाओं की खोज के लिए गहन शिक्षण की अवधारणा का उपयोग करते हैं, जो डे ला फ़्यूएंट की प्रयोगशाला द्वारा नियोजित एक अभ्यास है। @स्कियाम https://t.co/eFGmY0ZLHo
- पेन मेडिसिन (@PennMedicine) दिसम्बर 26/2023
अतिरिक्त गणनाओं ने उन रासायनिक उपसंरचनाओं की पहचान की जो प्रत्येक यौगिक के गुणों (अर्थात् वे मानव शरीर के लिए हानिकारक हैं या नहीं) की व्याख्या कर सकते हैं, जिनकी तुलना वैज्ञानिकों ने चूहों पर 238 का परीक्षण करने से पहले की थी।
ऐसा करने पर, उन्होंने पांच अलग-अलग गैर विषैले पदार्थों को उजागर किया, जिन्होंने मेथिसिलिन-प्रतिरोधी के खिलाफ महत्वपूर्ण वादा दिखाया Staphylococcus aureus (एमआरएसए) और वैनकोमाइसिन-प्रतिरोधी उदर गुहा - जिनके बारे में हम जानते हैं, उनमें से कुछ अत्यंत कठिन-से-मारने वाले रोगजनक हैं।
'इस अध्ययन में हमने जो करना तय किया था वह ब्लैक बॉक्स को खोलना था,' कहते हैं फेलिक्स वोंग, के एक लेखक अध्ययन में प्रकाशित किया गया था प्रकृति पिछले महीने.
'हमारे [एआई] मॉडल न केवल हमें बताते हैं कि किन यौगिकों में चयनात्मक एंटीबायोटिक गतिविधि है, बल्कि उनकी रासायनिक संरचना के संदर्भ में यह भी बताते हैं कि क्यों।'
यह विकास मौजूदा एंटीबायोटिक-प्रतिरोध संकट से निपटने के लिए प्रौद्योगिकी की शक्ति पर पिछले शोध पर आधारित है।
गहन-शिक्षा के मामले में, वैज्ञानिक संभावित दवा उम्मीदवारों की पहचान में तेजी लाने, उनके गुणों की भविष्यवाणी करने और उन्हें जरूरतमंद रोगियों तक पहुंचाने की प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए इसका अधिक से अधिक उपयोग कर रहे हैं।
वोंग आगे कहते हैं, 'इन मॉडलों में बहुत बड़ी संख्या में गणनाएं होती हैं जो तंत्रिका कनेक्शन की नकल करती हैं, और कोई भी वास्तव में नहीं जानता कि हुड के नीचे क्या हो रहा है।'
'हमारा काम एक ऐसा ढाँचा प्रदान करता है जो रासायनिक-संरचना के दृष्टिकोण से समय-कुशल, संसाधन-कुशल और यांत्रिक रूप से व्यावहारिक है, जिस तरह से हमें आज तक नहीं मिला है।'
