Los científicos usan IA para descubrir nuevos antibióticos para tratar superbacterias mortales | Inteligencia Artificial (IA)
Los científicos han utilizado la inteligencia artificial para descubrir un nuevo antibiótico que puede matar a una superbacteria mortal.
Según un nuevo aprender Un grupo de científicos de la Universidad McMaster y el Instituto Tecnológico de Massachusetts descubrieron un nuevo antibiótico que puede matar a una superbacteria hospitalaria mortal, publicado el jueves en la revista científica Nature Chemical Biology.
La superbacteria en cuestión es Acinetobacter baumanniique la Organización Mundial de la Salud ha clasificado como una amenaza “crítica” entre sus “patógenos prioritarios” – un grupo de familias bacterianas que pose la “mayor amenaza” para la salud humana.
Según la OMS, las bacterias tienen habilidades incorporadas para encontrar nuevas formas de resistir el tratamiento y pueden transmitir material genético que permite que otras bacterias también se vuelvan resistentes a los medicamentos.
Un Baumannii representa una amenaza para los hospitales, hogares de ancianos y pacientes que necesitan ventiladores y catéteres de sangre, así como para aquellos que tienen heridas abiertas durante las cirugías.
La bacteria puede vivir en los servicios ambientales y equipos compartidos durante largos períodos de tiempo y, a menudo, se propaga a través de las manos contaminadas. Además de las infecciones de la sangre, Un Baumannii puede causar infecciones urinarias y pulmonares.
Respectivamente La bacteria también puede “colonizar” o vivir dentro de un paciente sin causar infección ni síntomas, según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades.
El estudio del jueves encontró que los investigadores usaron un algoritmo de IA para examinar miles de moléculas antibacterianas para predecir nuevas clases estructurales. Como resultado de la detección de IA, los investigadores pudieron identificar un nuevo compuesto antibacteriano, al que llamaron abaucina.
“Teníamos una gran cantidad de datos que nos decían qué productos químicos podían matar una variedad de bacterias y cuáles no. Mi trabajo era entrenar este modelo, y esencialmente todo lo que se suponía que debía hacer este modelo era decirnos si las nuevas moléculas tendrían o no propiedades antibacterianas”. llamado Gary Liu, un estudiante graduado de la Universidad MacMaster que colaboró en la investigación.
“Entonces, básicamente, podemos aumentar la eficiencia de la línea de desarrollo de fármacos y… refinar cualquier molécula que realmente nos interese”, agregó.
Después de que los científicos entrenaron el modelo de IA, lo usaron analizar 6.680 conexiones que no había encontrado antes. El análisis tomó una hora y media y terminó con varios cientos de compuestos, 240 de los cuales fueron posteriormente probados en un laboratorio. Las pruebas de laboratorio finalmente revelaron nueve antibióticos potenciales, incluida la abaucina.
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Luego, los científicos probaron la nueva molécula contra ella. Un Baumannii en un modelo de infección de heridas en ratones y descubrió que la molécula suprimía la infección.
“Este trabajo confirma los beneficios del aprendizaje automático en la búsqueda de nuevos antibióticos” llamado Jonathan Stokes, profesor asistente en el Departamento de Biomedicina y Bioquímica de la Universidad McMaster, quien ayudó a dirigir el estudio.
“Con la ayuda de la IA, podemos explorar rápidamente grandes áreas del espacio químico, lo que aumenta en gran medida las posibilidades de descubrir moléculas antibacterianas fundamentalmente nuevas”, dijo.
“Sabemos que los antibióticos de amplio espectro no son óptimos y que los patógenos tienen la capacidad de evolucionar y adaptarse a cualquier truco que les mostremos… Los métodos de IA nos ofrecen la oportunidad de aumentar significativamente la velocidad a la que descubrimos nuevos antibióticos”. , y podemos.” a un costo reducido. Esta es una vía importante para la investigación de nuevos antibióticos”, añadió.
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