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 bônus registro cassino sem depósito 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 bônus registro cassino sem depósito 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 bônus registro cassino sem depósito 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 bônus registro cassino sem depósito 2024. Esse número pode aumentar para 10 🍐 milhões de mortes anualmente bônus registro cassino sem depósito 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, bônus registro cassino sem depósito vez de ter que esperar cinco, 🍐 seis anos para chegar com um candidato, agora, no computador, nós podemos, bônus registro cassino sem depósito 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 bônus registro cassino sem depósito 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 bônus registro cassino sem depósito um 🍐 laboratório e, bônus registro cassino sem depósito seguida, testá-las para determinar se elas podiam realmente matar bactérias, incluindo "algumas das mais perigosas patógenos bônus registro cassino sem depósito 🍐 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 bônus registro cassino sem depósito 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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