MIT Menggunakan AI Generatif Untuk Membangunkan Dua Antibiotik Novel yang Menyasarkan Gonorea dan MRSA Tahan Dadah
Secara ringkas
Penyelidik MIT menggunakan AI untuk mereka bentuk dua antibiotik baru, NG1 dan DN1, yang berjaya menyasarkan gonorea dan MRSA yang tahan dadah pada tikus, menyerlahkan potensi AI untuk mengubah penemuan antibiotik.
Institut Teknologi Massachusetts Penyelidik (MIT) telah menggunakan AI untuk membangunkan dua antibiotik baru yang berkesan terhadap gonorea dan MRSA yang tahan dadah, yang berpotensi menawarkan strategi baharu untuk memerangi jangkitan yang bertanggungjawab untuk berjuta-juta kematian setiap tahun.
Dengan memanfaatkan algoritma AI generatif, pasukan itu mencipta lebih 36 juta sebatian berpotensi dan menapisnya secara pengiraan untuk aktiviti antimikrob. Calon yang paling menjanjikan adalah unik dari segi struktur berbanding dengan antibiotik sedia ada dan kelihatan bertindak melalui mekanisme yang tidak kelihatan sebelum ini yang mengganggu membran sel bakteria. Kaedah ini membolehkan penjanaan dan penilaian sebatian baru sepenuhnya, dan penyelidik merancang untuk melanjutkan pendekatan kepada reka bentuk antibiotik menyasarkan spesies bakteria lain.
Kebanyakan antibiotik baharu yang diluluskan sejak 45 tahun lalu adalah variasi ubat sedia ada, manakala rintangan bakteria terus meningkat, menyebabkan hampir 5 juta kematian setiap tahun.
Untuk menangani perkara ini, Projek Antibiotik-AI MIT menggunakan AI untuk meneroka kedua-dua sebatian sedia ada dan molekul hipotesis yang sama sekali baharu. Menggunakan model pembelajaran mesin yang dilatih untuk meramalkan aktiviti antibakteria, pasukan itu mula-mula menyaring berjuta-juta serpihan kimia, menghapuskan yang mungkin toksik atau serupa dengan antibiotik sedia ada.
Mereka kemudiannya menggunakan dua generatif Algoritma AI: CReM, yang mengubah suai molekul dengan menambah, menggantikan atau memadamkan atom dan kumpulan, dan F-VAE, yang membina molekul penuh daripada serpihan berdasarkan corak kimia yang dipelajari. Proses dipacu AI ini menghasilkan kira-kira 7 juta molekul calon, yang telah ditapis secara pengiraan untuk aktiviti menentang N. gonorrhoeae.
Daripada ini, kira-kira 1,000 sebatian telah disenarai pendek, 80 adalah boleh dilaksanakan secara sintetik, dan satu sebatian, NG1, menunjukkan aktiviti yang kuat terhadap N. gonorrhoeae yang tahan dadah dalam kedua-dua makmal dan kajian tikus dengan menyasarkan protein yang kritikal untuk sintesis membran bakteria, yang mewakili mekanisme tindakan baru.
Kajian Pusingan Kedua Menggunakan AI Generatif Untuk Meneroka Ruang Kimia Novel
Dalam kajian susulan, penyelidik memanfaatkan AI generatif untuk mereka bentuk molekul baharu sepenuhnya yang menyasarkan bakteria Gram-positif S. aureus. Menggunakan algoritma CReM dan F-VAE, pasukan membenarkan AI menghasilkan sebatian tanpa kekangan serpihan, hanya berpandukan peraturan kimia yang mengawal gabungan atom.
Pendekatan dipacu AI ini menghasilkan lebih 29 juta molekul calon. Pasukan itu kemudiannya menggunakan penapis pengiraan untuk membuang sebatian yang diramalkan sebagai toksik, tidak stabil atau serupa dengan antibiotik sedia ada, mengurangkan kumpulan kepada kira-kira 90 calon yang berdaya maju.
Daripada 22 molekul yang boleh disintesis dan diuji, enam menunjukkan aktiviti antibakteria yang kuat terhadap S. aureus yang tahan pelbagai ubat dalam ujian makmal. Kompaun terkemuka, DN1, berjaya membersihkan jangkitan kulit MRSA dalam model tetikus.
Keupayaan AI untuk meneroka ruang kimia yang luas secara autonomi membolehkan penemuan molekul dengan mekanisme baru, secara meluas mengganggu membran sel bakteria dan bukannya menyasarkan satu protein.
Phare Bio, rakan kongsi bukan untung dalam Projek Antibiotics-AI, kini mengoptimumkan NG1 dan DN1 untuk kajian praklinikal selanjutnya. Pasukan penyelidik berhasrat untuk menggunakan platform reka bentuk dipacu AI ini kepada patogen lain, termasuk Mycobacterium tuberculosis dan Pseudomonas aeruginosa.
Walaupun rintangan bakteria terus mengatasi rawatan sedia ada, kajian itu menunjukkan bahawa AI boleh meneroka bidang ruang kimia yang belum dipetakan sebelum ini, menawarkan peluang untuk mengalihkan pembangunan antibiotik daripada tindak balas reaktif kepada reka bentuk strategik dan proaktif.
Penafian
Selaras dengan Garis panduan Projek Amanah, sila ambil perhatian bahawa maklumat yang diberikan pada halaman ini tidak bertujuan untuk menjadi dan tidak seharusnya ditafsirkan sebagai nasihat undang-undang, cukai, pelaburan, kewangan atau sebarang bentuk nasihat lain. Adalah penting untuk hanya melabur apa yang anda mampu kehilangan dan mendapatkan nasihat kewangan bebas jika anda mempunyai sebarang keraguan. Untuk maklumat lanjut, kami mencadangkan merujuk kepada terma dan syarat serta halaman bantuan dan sokongan yang disediakan oleh pengeluar atau pengiklan. MetaversePost komited kepada laporan yang tepat dan tidak berat sebelah, tetapi keadaan pasaran tertakluk kepada perubahan tanpa notis.
Tentang Pengarang
Alisa, seorang wartawan yang berdedikasi di MPost, pakar dalam mata wang kripto, bukti pengetahuan sifar, pelaburan dan alam luas Web3. Dengan memerhatikan trend dan teknologi yang sedang muncul, beliau menyampaikan liputan komprehensif untuk memaklumkan dan melibatkan pembaca dalam landskap kewangan digital yang sentiasa berkembang.
lebih banyak artikel
Alisa, seorang wartawan yang berdedikasi di MPost, pakar dalam mata wang kripto, bukti pengetahuan sifar, pelaburan dan alam luas Web3. Dengan memerhatikan trend dan teknologi yang sedang muncul, beliau menyampaikan liputan komprehensif untuk memaklumkan dan melibatkan pembaca dalam landskap kewangan digital yang sentiasa berkembang.
