Kép forrása, Getty Images

módszert

A felfedezett vegyület 35 féle potenciálisan halálos baktériumot tudott elpusztítani - mondták a kutatók.

A világ egyik legveszélyesebb rezisztens baktériumának elpusztítására alkalmas erős antibiotikumot kutatócsoport fedezte fel mesterséges intelligencia segítségével.

Az a először antibiotikumot találnak így, és a szakértők szerint ez áttörés az antibiotikum-rezisztencia növekvő problémájának leküzdésében.

Megtalálásához a hatékony algoritmus amely napok alatt több mint 100 millió kémiai vegyületet elemzett.

A felfedezett vegyület képes volt megölni 35 fajta baktérium életveszélyes - mondták a kutatók.

Évek óta nőnek az antibiotikumokkal szemben rezisztens fertőzések. Becslések szerint kb 700 000 ember hal meg a világon minden évben a baktériumok ezen osztályához közvetlenül kapcsolódó problémák miatt.

Vége Talán téged is érdekel

Ha az antibiotikumokat nem megfelelő módon szedik, a testünkben élő káros baktériumok rezisztenssé válhatnak velük szemben, és ez azt jelenti, hogy a gyógyszerek nem működhetnek, amikor valóban szükségünk van rájuk.

Új antibiotikumok megtalálása azonban nagy kihívást jelent.

"Új kor"

"Az antibiotikum-felfedezés szempontjából ez teljesen úttörő jelentőségű" - mondta Regina Barzilay, a projekt vezető kutatója a Massachusettsi Műszaki Intézetben (MIT).

Kép forrása, Getty Images

A kutatók az algoritmust 2500 gyógyszer és más vegyület szerkezetének elemzésére képezték ki, hogy megtalálják azokat, amelyek a legjobb antibakteriális tulajdonságokkal rendelkeznek az E. coli baktériumok elpusztításához.

A felfedezés egy algoritmus segítségével történt az építészet ihletteemberi agy.

A kutatók arra képezték ki, hogy elemezzék a 2500 gyógyszerek és egyéb vegyületek, hogy megtalálják azokat, amelyek a legjobb antibakteriális tulajdonságokkal rendelkeznek a baktériumok elpusztítására E. coli.

Ezután 100 jelöltet választottak ki fizikailag tesztelni, és így felfedeztek egyet, akit hívtak halicin.

"Azt hiszem, ez az egyik antibiotikum erőteljesebb ezt eddig felfedezték "- mondta James Collins, az MIT csapatának biomérnöke.

"Olyan platformot akartunk kifejleszteni, amely lehetővé teszi számunkra a mesterséges intelligencia erejének kiaknázását az antibiotikum-felfedezés új korszakának bevezetéséhez.".

Peter Bannister, a Mérnöki és Technológiai Intézet egészségügyi testületének elnöke elmondta, hogy az alkalmazott módszer az orvosi kutatásban már "megalapozott".

"Ugyanez a megközelítés népszerűségre tett szert az új terápiák, például a gyógyszerek kifejlesztésében, és e kutatás esetében az antibiotikumokban, amelyekben a mintafelismerés (.) Segíthet besorolni őket nagyszámú molekula közé." - mondta a BBC.

"Ez a tanulmány túlmutat az elméleti szimuláción és bemutatja preklinikai eredmények, amelyek elengedhetetlenek a későbbi klinikai vizsgálatokkal együtt, hogy egyértelműen bemutassák ezen „mesterséges intelligencia által felfedezett” új gyógyszerek hatékonyságát és biztonságosságát.

A kutatók hozzáteszik, hogy a gépek használata a gyógyszerfelfedezés felgyorsítására segíthet csökkenti a költségeket új antibiotikumok előállításához a jövőben

Előlegek

A tanulmány publikálása alig néhány héttel azután következik be, hogy az AI által felfedezett molekula az első ilyen fajta lett, amelyet emberi kísérletek során alkalmaztak.

Kép forrása, Getty Images

Az antibiotikum-rezisztencia az egyik legnagyobb fenyegetést jelent a globális egészségre, az élelmezésbiztonságra és a fejlődésre a WHO szerint.

Ezt a betegek kezelésére használják rögeszmés kényszeres rendellenesség (OCD, rövidítése angolul).

A mesterséges intelligencia technológia alkalmazása az egészségügyi területen még mindig gyerekcipőben jár, de nagy előrelépések történnek.

Nemrégiben egy tanulmány megállapította, hogy az AI pontosabb, mint az orvosok az emlőrák mammográfiás diagnosztizálásában.

Nemzetközi csapat, a Google Health (az egészségre összpontosító központosított személyes információs szolgáltatás) és a londoni Imperial College kutatóival együtt, közel 29 000 nő röntgensugárzó számítógépes modellt tervezett és képzett.

Az algoritmus 6 radiológust felülmúlt a mammogramok értelmezésében.