Moment istoric in medicina: s-au descoperit noi antibiotice cu ajutorul inteligentei artificiale

In domeniul medical, inteligenta artificiala poate aduce contributii semnificative, de la accelerarea proceselor de diagnostic si tratament pana la descoperirea unor solutii inovatoare. Unul dintre domeniile in care inteligenta artificiala se remarca este identificarea de noi substante medicamentoase, inclusiv antibiotice, printr-un proces cunoscut sub denumirea de descoperire de medicamente asistata de masini.

Folosirea inteligentei artificiale in descoperirea de antibiotice implica analiza datelor moleculare si a modelelor structurale pentru a identifica compusi care sa manifeste activitati antimicrobiene. Algoritmii de invatare automata pot procesa o gama variata de informatii, inclusiv structura chimica a substantelor si interactiunile acestora cu organisme patogene. Prin simulari avansate si analize predictive, inteligenta artificiala poate ghida cercetatorii in directii promitatoare si poate accelera procesul de descoperire a unor agenti antibacterieni eficienti.

Cum a ajutat inteligenta artificiala la descoperirea antibioticelor 

Recent, o noua clasa de antibiotice pentru bacteria Staphylococcus aureus (MRSA), rezistenta la medicamente, a fost descoperita cu ajutorul unor modele de invatare profunda bazate pe inteligenta artificiala. Astfel, utilizarea inteligentei artificiale se dovedeste a fi un factor de schimbare in ceea ce priveste medicina, tehnologia ajutandu-i acum pe oamenii de stiinta sa descopere primele antibiotice noi din ultimii 60 de ani. Descoperirea unui nou compus care poate distruge o bacterie rezistenta la medicamente care ucide mii de oameni in fiecare an in intreaga lume s-ar putea dovedi a fi un punct de cotitura in lupta impotriva rezistentei la antibiotice.

Echipa din spatele proiectului a folosit un model de invatare automata pentru a prezice activitatea si toxicitatea noului compus. In acest sens, invatarea presupune utilizarea retelelor neuronale artificiale pentru a invata si a reprezenta automat caracteristici din date fara programare explicita. Aceasta este din ce in ce mai des aplicata in descoperirea de medicamente pentru a accelera identificarea potentialilor candidati la medicamente, pentru a prezice proprietatile acestora si pentru a optimiza procesul de dezvoltare a medicamentelor. In acest caz, cercetatorii s-au concentrat pe Staphylococcus aureus rezistent la meticilina (MRSA). Infectiile cu MRSA pot varia de la infectii usoare ale pielii pana la afectiuni mai grave, cum ar fi pneumonia si infectiile din sange.

"Ceea ce ne-am propus sa facem in acest studiu a fost sa deschidem “cutia neagra”. Aceste modele constau dintr-un numar foarte mare de calcule care imita conexiunile neuronale si nimeni nu stie cu adevarat ce se intampla de fapt in spatele a ceea ce se vede la suprafata", a declarat Felix Wong, postdoctorand la MIT si Harvard si unul dintre autorii principali ai studiului.

      Citeste si: Impactul calitatii aerului asupra sanatatii umane

Sursa foto: pexels.com

de Adrian Somai

Jurnalist Manager.ro