Novo estudo prevê antibióticos potenciais no global microbioma usando aprendizado de máquina
Um novo estudo usou aprendizado de máquina para prever ♣️ possíveis novos antibióticos no global microbioma, o que, de acordo com os autores do estudo, marca uma grande avanço no ♣️ uso de inteligência artificial na pesquisa de resistência a antibióticos.
O relatório, publicado à quarta-feira na revista Cell, detalha os achados ♣️ de cientistas que utilizaram um algoritmo para minerar "a totalidade da diversidade microbiana que temos na terra - ou uma ♣️ grande representação disso - e encontrar quase 1m de novas moléculas codificadas ou escondidas free spin betano todo esse material escura microbiano", ♣️ disse César de la Fuente, autor do estudo e professor na Universidade da Pensilvânia. De la Fuente dirige o Grupo ♣️ de Biologia de Máquina, que visa usar computadores para acelerar descobertas free spin betano biologia e medicina.
Sem um algoritmo assim, disse De ♣️ la Fuente, cientistas teriam que usar métodos tradicionais, como coletar água e solo, para encontrar moléculas dentro dessas amostras. Isso ♣️ pode ser desafiador porque micróbios estão free spin betano todos os lugares - do oceano ao intestino humano.
"Isso teria levado muitos, muitos, ♣️ muitos, muitos anos para fazer isso, mas com um algoritmo, podemos classificar grandes quantidades de informações e apenas acelerar o ♣️ processo", disse De la Fuente.
Pesquisa urgente para a saúde pública
A pesquisa é urgente para a saúde pública, disse o autor, ♣️ porque a resistência a antibióticos causou mais de 1,2 milhões de mortes free spin betano 2024. Esse número pode aumentar para 10 ♣️ milhões de mortes anualmente free spin betano 2050, de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS).
Enquanto De la Fuente disse que ♣️ vê o estudo, que produziu o "esforço de descoberta de antibióticos mais amplo já", como um marco na possíveis benefícios ♣️ da inteligência artificial para a pesquisa, ele reconheceu que atores ruins poderiam potencialmente "desenvolver modelos de IA para projetar toxinas".
Ele ♣️ disse que seu laboratório implementou salvaguardas para armazená-los e garantir que as moléculas não sejam capazes de se replicar. Notavelmente, ♣️ salvaguardas de biosegurança não foram necessárias para este estudo porque essas eram "moléculas inertes".
Embora a inteligência artificial seja um assunto ♣️ quente nos últimos anos, De la Fuente disse que começou a usar AI na pesquisa de antibióticos há cerca de ♣️ uma década.
"Nós conseguimos acelerar a descoberta de antibióticos", disse De la Fuente. "Então, free spin betano vez de ter que esperar cinco, ♣️ seis anos para chegar com um candidato, agora, no computador, nós podemos, free spin betano apenas algumas horas, chegar com centenas de ♣️ milhares de candidatos".
Antes que a Administração de Alimentos e Drogas dos EUA aprove um antibiótico, ele geralmente passa por anos ♣️ de estudo por meio de pesquisa laboratorial e ensaios clínicos. Essas várias etapas podem levar de 10 a 20 anos.
Metodologia ♣️ do estudo
Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genomas armazenados free spin betano bancos de dados públicos e procuraram trechos de ♣️ DNA que pudessem ter atividade antimicrobiana. Para validar essas previsões, eles usaram química para sintetizar 100 dessas moléculas free spin betano um ♣️ laboratório e, free spin betano seguida, testá-las para determinar se elas podiam realmente matar bactérias, incluindo "algumas das mais perigosas patógenos free spin betano ♣️ nossa sociedade", disse De la Fuente.
79% das moléculas, que eram representativas das 1m moléculas descobertas, podiam matar pelo menos um ♣️ microrganismo - o que significa que elas poderiam servir como um potencial antibiótico.
A resistência a antibióticos é uma preocupação crescente ♣️ devido ao uso indevido e sobreuso de antimicrobianos free spin betano humanos, animais e plantas, de acordo com a OMS.
Os autores do ♣️ estudo fizeram esses dados e código livremente disponíveis para qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avançar a ciência e ♣️ beneficiar a humanidade", disse De La Fuente.
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