Preboj v boju proti MRSA: Novi antibiotiki s pomočjo umetne inteligence
Znanstveniki z Tehnološkega inštituta Massachusetts (MIT) so razkrili revolucionarno odkritje novega razreda antibiotikov, namenjenih boju proti odpornim bakterijam Staphylococcus aureus (MRSA). Zdravila so bila identificirana in oblikovana z uporabo naprednih modelov globokega učenja, ki so omogočili transparentnost in učinkovitost v razvoju zdravil.
Umetna inteligenca (AI) je v medicini postala ključno orodje, ki je raziskovalcem omogočilo, da so odkrili prve nove antibiotike v zadnjih 60 letih. Odkritje nove spojine, ki ima potencial za uničenje MRSA, ki vsako leto povzroči tisoče smrtnih primerov po vsem svetu, predstavlja prelom v boju proti antibiotični odpornosti.
James Collins, profesor medicinskega inženiringa in znanosti na MIT, je povedal: “Naše delo zagotavlja okvir, ki je časovno učinkovit, ekonomičen in mehanično prodoren pri analizi kemijske strukture spojin, na načine, ki jih doslej nismo imeli.”
Rezultate njihovega raziskovanja, ki ga je izvedla ekipa 21 raziskovalcev, so objavili v reviji Nature.
“Črna skrinjica” mehanizma delovanja antibiotikov
Študija je imela za cilj razkriti “črno skrinjico” mehanizma delovanja antibiotikov. Raziskovalci so uporabili model globokega učenja, da so napovedali aktivnost in toksičnost novih spojin. To je metoda, ki uporablja umetne nevronske mreže za samodejno učenje iz podatkov, kar pospešuje razvoj zdravil.
Poseben poudarek študije je bil na MRSA. MRSA je bakterija, ki povzroča različne okužbe, vključno s pljučnico in okužbami krvnega obtoka. V Evropski uniji se vsako leto pojavi približno 150.000 okužb z MRSA, ki jih spremlja skoraj 35.000 smrtnih primerov zaradi odpornosti na antibiotike.
Raziskovalci MIT so razvili obsežen model globokega učenja, ki je uporabljal obsežne naborov podatkov za usposabljanje. Skupaj je bilo ovrednotenih približno 39.000 spojin, da bi se ugotovilo, ali imajo antibiotično delovanje proti MRSA. Model je nato združil te podatke s podrobnostmi o kemičnih strukturah spojin.
Felix Wong, eden od vodilnih avtorjev študije, je dejal: “V tej študiji smo si zadali odpreti črno skrinjico. Ti modeli so sestavljeni iz zelo velikega števila izračunov, ki posnemajo nevronske povezave, in nihče v resnici ne ve, kaj se dogaja pod pokrovom.”
Da bi izboljšali izbor potencialnih zdravil, so raziskovalci uporabili tri dodatne modele intenzivnega učenja za ocenjevanje toksičnosti spojin na človeških celicah. Integracija teh napovedi toksičnosti z oceno protimikrobne aktivnosti je omogočila natančno identifikacijo spojin, ki učinkovito zatirajo mikrobe, hkrati pa minimalno škodujejo človeškemu telesu.
S tem pristopom so pregledali približno 12 milijonov komercialno dostopnih spojin in identificirali več spojin iz petih različnih razredov, ki kažejo obetavno aktivnost proti MRSA. Po laboratorijskih testih na mišjih modelih so identificirali dva obetavna kandidata za antibiotike, ki sta zmanjšala populacijo MRSA za faktor 10.
To odkritje predstavlja pomemben korak naprej v boju proti antibiotični odpornosti in ponuja upanje za razvoj učinkovitejših zdravil za boj proti MRSA okužbam.