1
энергетика
Что такое энергия?
комментарии 0
Алгоритм глубокого обучения помог ученым идентифицировать новые соединения, которые эффективны против устойчивых к антибиотикам бактерий – угрозы общественному здравоохранению, которая ежегодно приводит к тысячам смертей.
Поскольку врачи обеспокоены тем, что антибиотики становятся все более неэффективными с тех пор, как Флеминг впервые очистил пенициллин в 1928 году, недавнее открытие соединения, которое может убивать устойчивые к лекарствам бактерии, ответственные за тысячи смертей во всем мире каждый год является долгожданным.
Используя алгоритм глубокого обучения, ученые смогли идентифицировать первый новый антибиотик за более чем полвека, продемонстрировав потенциал искусственного интеллекта в медицинской области и предложив решение проблемы устойчивость к антибиотикам, что является одной из крупнейших глобальных угроз здоровью человека.
Чтобы уточнить выбор этого нового класса антибиотиков-кандидатов, команда лаборатории Джеймса Коллинза из Институт Броуда Массачусетского технологического института и Гарвардского университета использовали тип искусственного интеллекта, известный как глубокое обучение, для проверки 12 миллионов соединений на предмет антибиотической активности.
Проанализировав их с помощью компьютерного моделирования, обученные модели ИИ обнаружили 3646 соединений с идеальными свойствами, подобными лекарствам.
.@delafuenteupenn поделился, как искусственный интеллект (#AI) может помочь в разработке новых #антибиотики, включая новые открытия, в которых используется концепция глубокого обучения для открытия новых антибиотиков — практика, используемая лабораторией де ла Фуэнте. @sciam https://t.co/eFGmY0ZLHo
— Пенн Медицина (@PennMedicine) 26 декабря 2023
Дополнительные расчеты выявили химические субструктуры, которые могли бы объяснить свойства каждого соединения (а именно, вредны ли они для человеческого организма), которые ученые сравнили, прежде чем протестировать 238 из них на мышах.
При этом они обнаружили пять различных нетоксичных препаратов, которые показали значительные перспективы против метициллин-резистентных препаратов. Золотистый стафилококк (MRSA) и устойчивые к ванкомицину энтерококк – которые являются одними из самых трудноуничтожимых патогенов, о которых мы знаем.
«В этом исследовании мы намеревались открыть черный ящик», — говорит Феликс Вонг, автор Исследование который был опубликован в природа в прошлом месяце.
«Наши модели [ИИ] говорят нам не только о том, какие соединения обладают избирательной антибиотической активностью, но и почему, с точки зрения их химической структуры».
Разработка основана на предыдущих исследованиях возможностей технологий в борьбе с продолжающимся кризисом устойчивости к антибиотикам.
Что касается глубокого обучения, ученые все чаще используют его для ускорения идентификации потенциальных кандидатов на лекарства, прогнозирования их свойств и оптимизации процесса их доставки нуждающимся пациентам.
«Эти модели состоят из очень большого количества вычислений, имитирующих нейронные связи, и никто на самом деле не знает, что происходит под капотом», — продолжает Вонг.
«Наша работа обеспечивает основу, которая эффективна по времени, ресурсам и механистически проницательна с точки зрения химической структуры, чего у нас еще не было».
