AI ilk olarak, çeşitli patojenik bakterileri öldürebilen ve insan hücreleri için düşük toksisiteye sahip olan süper antibiyotikleri keşfetti.
Son zamanlarda, MIT sentetik biyoloji uzmanı Jim Collins (Jim Collins) liderliğindeki bir araştırma ekibi, insanların önceki varsayımlarını kullanmadan sadece birkaç gün içinde ilk kez çığır açan bir makine öğrenimi yöntemi keşfetti. 100 milyondan fazla molekülden oluşan bir kütüphaneden güçlü yeni antibiyotikleri tarayın. Şu anda bu sonuç, 20 Şubat'ta dünyadaki doğa bilimleri araştırmaları alanındaki en ünlü dergilerden biri olan "Cell" in kapağında yer aldı.
AI, çeşitli patojenik bakterileri öldürebilen süper antibiyotikler keşfetti
MIT'den gelen en son haberlere göre, MIT sentetik biyoloji uzmanı Jim Collins (Jim Collins) liderliğindeki bir araştırma ekibi, çığır açan bir makine öğrenimi yöntemi geliştirdi.
Bu yöntem, hiçbir insan varsayımı kullanmadan sadece birkaç gün içinde 100 milyondan fazla molekülden oluşan bir kütüphaneden güçlü yeni antibiyotikleri tarayabilir. Antibiyotiklerden biri, tüberküloz ve çaresiz olduğu düşünülen suşlar da dahil olmak üzere dünyadaki en sorunlu patojenik bakterilerin çoğunu öldürebilir.Bu yöntem aynı zamanda kanser, nörodejeneratif hastalıklar ve diğer ilaç türlerini tedavi etmek için de kullanılabilir.
Deneyde uzmanlar, modelden hangi molekülün E. coli'yi etkili bir şekilde inhibe edeceğini tahmin etmesini istedi ve yalnızca geleneksel antibiyotiklerden farklı görünen moleküller gösterdi. Sonuçlardan, araştırmacılar fiziksel test için yaklaşık 100 aday molekül seçti. Bu şekilde araştırmacılar, etkili bir antibiyotik olduğu kanıtlanan diyabet tedavisi için çalışılan bir molekül buldular.
Ek olarak molekül, Clostridium difficile suşları, Acinetobacter baumannii ve Mycobacterium tuberculosis gibi çeşitli patojenlere karşı büyümeyi inhibe edici özellikler gösterdi. Bunlar arasında Dünya Sağlık Örgütü, Acinetobacter baumannii'yi önce yeni antibiyotiklerle tedavi edilmesi gereken patojenlerden biri olarak belirlemiştir.
Çalışmanın ortak yazarı ve Massachusetts Institute of Technology'de bir AI araştırmacısı olan Regina Barzilay, algoritmanın çalışma prensibi ve kimyasal ilaç gruplarını etiketlemeden moleküler fonksiyonları tahmin edebileceğini söyledi. "Bu nedenle, model insan uzmanların bilmediği yeni kalıpları öğrenebilir."
Kağıt adresi: https://www.cell.com/action/showPdf?pii=S0092-8674%2820%2930102-1
Ar-Ge ekibi: İnsan hücrelerine düşük toksisite
Sadece birkaç gün içinde 100 milyondan fazla kimyasal bileşiği tarayabilen bu bilgisayar modeli, mevcut ilaçlardan farklı bir mekanizma kullanarak bakterileri öldürebilecek potansiyel antibiyotikleri taramak için tasarlandı.
MIT Tıp Mühendisliği ve Bilim Enstitüsü (IMES) Biyomühendislik Bölümü, Termeer Tıp Mühendisliği Profesörü James Collins, "Yeni bir antibiyotik ilaç keşfi çağını başlatmak için yapay zekanın gücünü kullanmamıza izin verecek bir platform geliştirmek istiyoruz" dedi. "Yöntemimiz bu şok edici molekülü ortaya çıkardı ve keşfedilen en güçlü antibiyotiklerden biri olduğu bile söylenebilir."
Jim Collins, "Giderek daha fazla antibiyotik direnci kriziyle karşı karşıyayız. Bu durum, giderek daha fazla patojenin mevcut antibiyotiklere dirençli olmasından kaynaklanıyor." Bu nedenle, yenilerini arayın. Bileşikler bir öncelik haline geldi.
Deneyde araştırmacılar, molekülün E. coli'yi etkili bir şekilde öldürmesini sağlayan kimyasal imzaları bulmak için modellerini tasarladılar. Bu amaçla, modeli farklı yapılara ve farklı biyolojik aktivitelere sahip yaklaşık 1700 FDA onaylı ilaç ve 800 doğal ürün dahil olmak üzere yaklaşık 2500 molekül üzerinde eğittiler.
Araştırmacılar, modeli eğittikten sonra, modeli, insan hastalıkları araştırmalarında kullanılan yaklaşık 6000 molekülden oluşan bir kütüphane olan Broad Institute's Drug Repurposed Hub'da test ettiler. Model, güçlü antibakteriyel aktiviteye ve mevcut antibiyotiklerden farklı bir kimyasal yapıya sahip olduğuna inanılan bir molekül seçti. Araştırmacılar, farklı makine öğrenimi modellerini kullanarak molekülün insan hücreleri için düşük toksisiteye sahip olabileceğini de buldular.
Sonuçlardan, araştırmacılar fiziksel test için yaklaşık 100 aday molekül seçti. "2001: A Space Odyssey" de hayali yapay zeka sistemine atıfta bulunduktan sonra, araştırmacılar molekülü halisin olarak adlandırmaya karar verdiler. Daha önce molekülün diyabeti tedavi edebileceği düşünülüyordu, ancak daha sonra etkili bir antibiyotik olduğu kanıtlandı.
Ön çalışmalar, halisinin, hücre zarı üzerinde elektrokimyasal bir gradyan sürdürme yeteneklerini bozarak bakterileri öldürdüğünü göstermiştir. Diğer işlevlerin yanı sıra, bu gradyan ATP'nin (hücrelerin enerjiyi depolamak için kullandığı molekül) üretimi için gereklidir, bu nedenle gradyan kırılırsa hücre ölür. Araştırmacılar, bu öldürme mekanizmasının bakterilerin direnç geliştirmesini zorlaştırabileceğini söylüyor.
İlaç geliştirme için yapay zekanın önemi
MIT tarafından yapılan bu son araştırma, yalnızca bileşik tanımlamanın doğruluğunu iyileştirmekle kalmadı, aynı zamanda tarama işinin maliyetini de düşürdü, bu nedenle sektördeki birçok uzman tarafından büyük övgüler aldı. Technion-Israel Institute of Technology'de biyoloji ve bilgisayar bilimi profesörü Roy Kishony şunları söyledi: Bu çığır açan araştırma, antibiyotik keşfinde ve hatta daha genel ilaç keşfinde bir paradigma değişikliğine işaret ediyor. Pittsburgh'daki Carnegie Mellon Üniversitesi'nde hesaplamalı biyolog olan Bob Murphy, bu çalışmanın potansiyel ilaç özelliklerini keşfetmek ve tahmin etmek için hesaplama yöntemlerinin kullanımına iyi bir örnek sunduğuna inanıyor.
Birkaç yıl süren hızlı gelişimin ardından, AI'nın tıbbi alanda uygulaması şekillenmeye başladı.Bazı alt bölümlerdeki gelişme "patlayıcı" olmasa da, en azından belirli bir seviyeye ulaştı.Medikal görüntüleme sistemlerinde, yardımcı Teşhis ve tedavi gibi alanlarda geniş çaplı konuşlandırma başladı. Bu ani salgında, AI teknolojisinin ilaç geliştirme, teletıp ve ilaç taramasındaki başarılarını da gördük. Açıkçası, teknoloji ve insanlar birbirini tamamlıyor ve yavaş yavaş avantajlarını ortaya çıkardılar.
Referans bağlantısı:
https://www.cell.com/action/showPdf?pii=S0092-8674%2820%2930102-1
artificial-intelligence-identify-new-antibiotic-0220
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30102-1
(Kaynak: AI cephesi: Yu Ying, Li Dongmei)
Muhabirler bulun, raporlar isteyin, yardım isteyin, büyük uygulama pazarlarında "Qilu One Point" APP'yi indirin veya WeChat uygulaması "One Point Intelligence Station" üzerinde arama yapın. Eyalet genelinde 600'den fazla ana akım medya muhabiri çevrimiçi rapor vermenizi bekliyor! Rapor etmek istiyorum
