Antibiyotikler sayısız hayat kurtardı ve modern tıpta çok önemli bir araçtır. Ancak bakterilere karşı mücadelemizde zemin kaybediyoruz. Geçen yüzyılın ortalarında bilim adamları tamamen yeni antibiyotik sınıfları keşfetti. O zamandan bu yana keşif hızı yavaşladı ve antibiyotiğe dirençli bakterilerin yaygınlığı arttı.

Muhtemelen henüz keşfedilmeyi bekleyen antibiyotikler var, ancak kimyasal evren herkesin araştıramayacağı kadar büyük. Son yıllarda bilim insanları yapay zekaya yöneldi. Makine öğrenimi algoritmaları, çok sayıda potansiyel kimyasal konfigürasyonu, test için bir avuç umut verici adaya indirgeyebilir.

Bugüne kadar bilim insanları antibiyotik özelliklere sahip tekli bileşikler bulmak için yapay zekayı kullandılar. Ancak yeni bir çalışmada, dün yayınlandı TabiatMIT araştırmacıları, tamamen yeni antibiyotik sınıflarını tanımlayabilen ve hangilerinin insanlar için muhtemelen güvenli olduğunu tahmin edebilen bir sistem geliştirip test ettiklerini söylüyor.

Yapay zeka, 12 milyondan fazla bileşiği eledi ve farelerde, ilaca dirençli ölümcül bir böcek türü olan metisiline dirençli Staphylococcus aureus'a (MRSA) karşı etkili olduğu kanıtlanmış, keşfedilmemiş bir antibiyotik sınıfı buldu.

AI tarafından keşfedilen bu antibiyotiklerin standart klinik testlerden geçerek insanlarda güvenli ve etkili olduklarını kanıtlamaları gerekse de ekip, çalışmalarının ön uçta keşfi hızlandırabileceğine ve genel isabet oranımızı artırabileceğine inanıyor.

İlaç Uzayını Keşfetmek

Bilim insanları, keşif sürecini hızlandırmak için yapay zeka yardımcılarını giderek daha fazla kullanıyor. Belki de en ünlüsü, vücudumuzun temel yapı taşları olan proteinlerin şekillerini modelleyebilen bir makine öğrenme programı olan DeepMind'ın AlphaFold'udur. Buradaki fikir, AlphaFold ve onun soyundan gelenlerin zorlu ilaç araştırma sürecini hızlandırabilmesidir. İnançları o kadar güçlü ki DeepMind 2021'de bir yan kuruluş kurdu. İzomorfik Laboratuvarlar, tam da bunu yapmaya adanmış.

Diğer yapay zeka yaklaşımları da umut vaat ediyor. Özellikle bir MIT grubu, süper mikroplarla savaşmak için tamamen yeni antibiyotikler geliştirmeye odaklandı. 2020'de yayınlanan ilk çalışmaları, daha önce keşfedilmemiş bir antibiyotik olan halicin'i bulduklarında yaklaşımın işe yarayabileceğini ortaya koydu. ilaca dirençli E. coli'yi kolaylıkla yok edebilir.

Araştırmanın kıdemli yazarlarından McMaster Üniversitesi'nden Jonathan Stokes'a göre, bu yılın başlarında yapılan bir takip çalışmasında ekip, "çoklu ilaca dirençli bakteriyel enfeksiyonlarda 1 numaralı halk düşmanı" olan Acinetobacter baumannii'yi hedef aldı.

"Acinetobacter hastane kapı tokmaklarında ve ekipmanlarında uzun süre hayatta kalabilir ve çevresinden antibiyotik direnç genlerini alabilir. Artık neredeyse her antibiyotiğe dirençli A. baumannii izolatlarını bulmak gerçekten çok yaygın." Stokes o zamanlar şöyle demişti:.

Sadece iki saat içinde 6,680 bileşiği tarayan yapay zeka, gelecek vaat eden birkaç yüz adayı öne çıkardı. Ekip bunlardan yapısal olarak mevcut antibiyotiklerden farklı olan 240 tanesini test etti. A. baumannii'ye karşı oldukça etkili olan biri abaucin olmak üzere dokuz umut verici aday ortaya çıkardılar.

Her iki çalışma da yaklaşımın işe yarayabileceğini gösterdi ancak yalnızca hakkında hiçbir bilgisi olmayan tek adaylar ortaya çıkardı. neden etkiliydiler. Makine öğrenimi algoritmaları herkesin bildiği gibi kara kutulardır; tabiri caizse "kulakların arasında" olup bitenler genellikle tam bir gizemdir.

Son çalışmada grup, bilinen başka bir rakip olan MRSA'yı hedef aldı; ancak bu sefer sonuçları iyileştirmek ve yapay zekanın mantığını daha iyi aydınlatmak için birkaç algoritmayı bir araya getirdiler.

Anahtarı Çevirmek

Ekibin en son antibiyotik tazı, kimyasal yapıları ve MRSA'yı öldürme yetenekleri de dahil olmak üzere yaklaşık 39,000 bileşik üzerinde eğitildi. Ayrıca belirli bir bileşiğin insan hücrelerine olan toksisitesini tahmin etmek için ayrı modeller de eğittiler.

IMES ve Broad Institute of MIT ve Harvard'da doktora sonrası araştırmacı olan Felix Wong, "Temel olarak herhangi bir molekülü kimyasal bir yapı olarak temsil edebilirsiniz ve ayrıca modele bu kimyasal yapının antibakteriyel olup olmadığını da söyleyebilirsiniz." söyledi MİT Haberleri. "Model bunun gibi birçok örnek üzerinde eğitildi. Daha sonra ona yeni bir molekül, yeni bir atom ve bağ düzenlemesi verirseniz, bu size o bileşiğin antibakteriyel olduğunun tahmin edilmesi olasılığını söyleyebilir."

Ekip, tamamlandığında sisteme 12 milyonun üzerinde bileşiği besledi. Yapay zeka, bu muazzam listeyi, yapılarına göre beş sınıfa ayrılmış yaklaşık 3,600 bileşiğe indirdi ve MRSA'ya karşı bir miktar aktiviteye sahip olacağını ve insan hücreleri için minimum düzeyde toksik olacağını tahmin etti. Ekip, test için 283 adaydan oluşan nihai listeyi belirledi.

Bunlardan aynı sınıftan iki tanesinin (yani antimikrobiyal aktiviteye katkıda bulunduğuna inanılan benzer yapısal bileşenlere sahip olanların) oldukça etkili olduğunu buldular. Farelerde antibiyotikler, mevcut MRSA bakterilerinin yüzde 90'ını ortadan kaldırarak hem cilt enfeksiyonu hem de sistemik enfeksiyonla mücadele etti.

Özellikle, önceki çalışmaları hücre zarlarını bozarak Gram negatif bakterilerle mücadele ederken, MRSA Gram pozitiftir ve daha kalın duvarlara sahiptir.

Wong, "Bu yeni yapısal sınıfın, bakterilerdeki proton hareket kuvvetini seçici olarak dağıtarak Gram pozitif patojenlere karşı aktif olduğuna dair oldukça güçlü kanıtlarımız var" dedi. "Moleküller, insan hücre zarlarında önemli bir hasara yol açmayacak şekilde bakteriyel hücre zarlarına seçici olarak saldırıyor."

Ekip, yapay zekayı açıklanabilir hale getirerek gelecekteki araştırmalara ışık tutabilecek veya laboratuvarda daha etkili antibiyotiklerin tasarlanmasına katkıda bulunabilecek yapılara odaklanmayı umuyor.

Final sınavları

Burada dikkat edilmesi gereken en önemli nokta, yeni antibiyotiklerin farelerde çok küçük ölçekte etkili olduğu görülse de, reçeteye yazılmadan önce kat edilmesi gereken uzun bir yol olduğudur.

Yeni ilaçlar sıkı testlerden ve klinik denemelerden geçiyor ve çoğu, hatta gelecek vaat eden adaylar bile diğer tarafa geçemiyor. Yapay zeka destekli ilaç keşif alanı daha genel olarak şu şekildedir: bu konuda henüz başlangıç ​​aşamasındayız. ilk Yapay zekayla tasarlanan ilaçlar artık klinik denemelerdeancak hiçbiri henüz onaylanmadı.

Yine de umut, daha iyi adaylarla boru hattının daha hızlı stoklanmasıdır.

Klinik deneylere uygun yeni bir antibiyotiğin keşfedilmesi üç ila altı yıl sürebilir. göre Pensilvanya Üniversitesi Cesar de la FuenteLaboratuvarı benzer çalışmalar yapıyor. O zaman denemelerin kendileri var. Antibiyotik direncinin artmasıyla birlikte bu kadar zamanımız olmayabilir; antibiyotiklerin diğer ilaçlarda olduğu gibi yatırım getirisi olmadığı gerçeğinden bahsetmiyorum bile. Herhangi bir yardım memnuniyetle karşılanır.

"Artık makineler sayesinde [zaman çizelgesini] hızlandırabildik," de la Fuente anlattı Scientific American. "Örneğin benim ve meslektaşlarımın kendi çalışmalarında, üç ila altı yıl beklemek yerine, birkaç saat içinde binlerce veya yüz binlerce klinik öncesi adayı keşfedebiliyoruz. Yapay zekanın genel olarak bunu mümkün kıldığını düşünüyorum."

Henüz erken, ancak yapay zeka tarafından keşfedilen antibiyotikler önümüzdeki yıllarda kendilerini kanıtlayabilirse belki de bakterilere karşı uzun süredir devam eden mücadelemizde üstünlüğü koruyabiliriz.

Resim Kredi: MRSA'yı yutan bir insan beyaz kan hücresi (mor) / Ulusal Alerji ve Bulaşıcı Hastalıklar Enstitüsü, Ulusal Sağlık Enstitüleri

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://singularityhub.com/2023/12/21/ai-discovers-a-new-class-of-antibiotics-after-scouring-12-million-compounds/