Dėl dabartinės pandemijos iškilo dar viena rimta grėsmė visuomenės sveikatai – antibiotikams atsparių „superbakterijų“ pagausėjimas. Taigi, nauji antibiotikai reikalingi, tačiau jų kūrimas užtrunka. Įmonė IBM tyrimai šiai užduočiai pritaikė dirbtinį intelektą (AI), labai greitai gaudamas du perspektyvius naujus narkotikų kandidatus.
Kaip ir visi organizmai, bakterijos vystosi reaguodamos į aplinkos pokyčius, todėl kai pumpuojame savo organizmą vaistais, tik laiko klausimas, kada kai kurios iš jų sugalvos, kaip apsisaugoti. Turint pakankamai laiko ir vartojant antibiotikus, vieninteliais mikrobais liks mikroorganizmai, kurie yra genetiškai atsparūs vaistams.
Mokslininkai prognozuoja, kad be naujų antibiotikų ar kitų gydymo būdų iki 2050 m. nedidelės infekcijos gali nusinešti iki 10 milijonų gyvybių per metus. Naujų vaistų kūrimas trunka ne vienerius metus ir reikalauja daug bandymų ir klaidų. Laimei, tai yra būtent toks darbas, kuriuo dirbtinis intelektas puikiai tinka, todėl IBM sukūrė naują sistemą, kuri mums patikslina skaičius.
IBM tyrimų grupė sukūrė dirbtinio intelekto sistemą, kuri daug greičiau ištiria visą molekulinių konfigūracijų galimybių erdvę. Pirma, tyrėjai pradėjo nuo modelio – gilaus generacinio autokoderio – kuris iš esmės tiria daugybę peptidų sekų, renka svarbią informaciją apie jų funkcijas ir molekules, iš kurių jos yra sudarytos, ir ieško panašumų su kitais peptidais.
Tada taikoma sistema, vadinama Controlled Latent atribut Space Sampling (CLaSS). Ši sistema naudoja surinktus duomenis ir generuoja naujas peptidų molekules su specifinėmis norimomis savybėmis. Šiuo atveju tai yra antimikrobinis veiksmingumas.
Tačiau, žinoma, gebėjimas naikinti bakterijas nėra vienintelis reikalavimas antibiotikams – jis taip pat turi būti saugus naudoti žmonėms ir idealiai veikti prieš įvairias bakterijų klases. Taigi dirbtinio intelekto sukurtos molekulės perduodamos per gilaus mokymosi klasifikatorius, kad būtų pašalintos neveiksmingos ar toksiškos kombinacijos.
Per 48 dienas AI sistema nustatė, susintetino ir eksperimentavo su 20 naujų peptidinių antibiotikų kandidatų. Ypač du iš jų pasirodė ypač perspektyvūs – jie buvo labai veiksmingi prieš daugelį bakterijų. Jie taip pat buvo mažai toksiški ląstelių kultūrose ir bandymuose su pelėmis.
Du nauji kandidatai antibiotikams yra pakankamai įdomūs, tačiau procesas, kurio metu jie buvo atrasti, yra tikrasis proveržis. Galimybė greičiau ir efektyviau sukurti ir išbandyti naujus antibiotikus gali padėti išvengti košmaro scenarijaus, kai grįžtama į antibiotikų laikus.
Taip pat skaitykite:
- Xiaomi nusipirko dirbtinio intelekto technologijų kūrėją CVITEK
- Penki būdai, kaip dirbtinis intelektas gali padėti mums tyrinėti kosmosą