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Um novo estudo usou o aprendizado de máquina para prever novos antibióticos potenciais no microbioma global, que os autores do 🍉 trabalho dizem marcar um avanço significativo na utilização da inteligência artificial betesporte wikipedia pesquisas sobre resistência a antibiótico.
O relatório, publicado quarta-feira 🍉 na revista Cell detalha as descobertas de cientistas que usaram um algoritmo para minerar a "integridade da diversidade microbiana 🍉 existente sobre o planeta Terra - ou uma enorme representação disso – e encontrar quase 1 milhão novas moléculas codificadas 🍉 betesporte wikipedia toda essa matéria escura microbial", disse César De la Fuente. Autor do estudo é professor no University of Pennsylvania 🍉 (University).
Sem esse algoritmo, disse De la Fuente os cientistas teriam que usar métodos tradicionais como coletar água e solo para 🍉 encontrar moléculas dentro dessas amostras. Isso pode ser desafiador porque micróbios estão betesporte wikipedia toda parte – do oceano ao intestino 🍉 humano ”.
"Teríamos levado muitos, tantos e muito anos para fazer isso mas com um algoritmo podemos classificar através de grandes 🍉 quantidades da informação que apenas acelera o processo", disse De la Fuente.
A pesquisa é urgente para a saúde pública, disse 🍉 o autor do estudo porque betesporte wikipedia 2024 essa resistência antimicrobiana causou mais de 1,2 milhão mortes. Esse número pode aumentar 🍉 até 10 milhões por ano no 2050 segundo dados da Organização Mundial das Saúdes (OMS).
De la Fuente disse que vê 🍉 o estudo, cujo produziu “o maior esforço de descoberta antibiótica já feito”, como um momento decisivo nos benefícios potenciais da 🍉 inteligência artificial para pesquisa. Ele reconheceu ainda mais a possibilidade dos maus atores "de desenvolverem modelos AI com vista ao 🍉 desenvolvimento das toxinas".
".
Ele disse que seu laboratório implementou salvaguardas para armazená-las e garantir moléculas não são capazes de autorreplicar. Notavelmente, 🍉 as proteções da biosegurança foram desnecessária neste estudo porque eram "moléculaes inerte".
Embora a inteligência artificial tenha se tornado uma questão 🍉 de botão quente nos últimos anos, De la Fuente disse que começou usando IA na pesquisa sobre antibióticos há cerca 🍉 da década.
"Conseguimos apenas acelerar a descoberta de antibióticos", disse De la Fuente. “Então, betesporte wikipedia vez da necessidade cinco ou seis 🍉 anos para chegar com um candidato agora no computador podemos encontrar centenas e milhares deles”.
Antes de a Food and Drug 🍉 Administration dos EUA aprovar um antibiótico, ele normalmente passa por anos betesporte wikipedia estudos laboratoriais e ensaios clínicos. Esses vários estágios 🍉 podem levar 10 ou 20 ano... [
Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genoma armazenados betesporte wikipedia bancos de dados 🍉 publicamente disponíveis para procurar trecho do DNA que pudesse ter atividade antimicrobiana.Para validar essas previsões usaram química na síntese 100 🍉 dessas moléculas no laboratório a fim então testálas com o objetivo determinar se poderiam realmente matar bactérias incluindo "alguns dos 🍉 patógeno mais perigosos da nossa sociedade", disse De la Fuente ”.
79% das moléculas, que eram representativas de 1 milhão descobertas 🍉 por cientistas e pesquisadores do laboratório americano da Universidade Federal dos Estados Unidos (EUA), poderiam matar pelo menos um micróbio 🍉 – o mesmo significando poder servir como antibiótico potencial.
A resistência aos antibióticos é uma preocupação crescente devido ao uso indevido 🍉 e excessivo de antimicrobianos betesporte wikipedia seres humanos, animais ou plantas.
Os autores do estudo disponibilizaram esses dados e códigos gratuitamente para 🍉 qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avançar a ciência, beneficiar à humanidade", disse De La Fuente.
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após 🍉 a promoção da newsletter;
Ele espera quebetesporte wikipediaequipe e outros pesquisadores realizem investigações adicionais sobre os principais candidatos para potenciais 🍉 antibióticos. "Então, se isso correr bem vai passar à fase um dos ensaios clínicos mas ainda estamos longe disso", 🍉 disse ele."
O Google DeepMind lançou recentemente a última versão do AlphaFold, um programa que prevê como as proteínas irão interagir 🍉 com outras moléculas e íons. Isso poderia produzir avanços betesporte wikipedia campos tão variados quanto terapia contra o câncer ou resiliência 🍉 de culturas
Lisa Messeri, antropóloga de tecnologia da Universidade Yale disse que o aprendizado e IA são "certamente excelentes para alguns 🍉 projetos betesporte wikipedia ciência", mas não é tudo.
“Nós simplesmente pedimos que os pesquisadores e programas de pesquisa continuem a ser cuidadosos 🍉 sobre quando eles escolhem aplicar esses métodos, não restringindo projetos betesporte wikipedia vez do uso dessas ferramentas muito focada”, disse ela.
Alguns 🍉 levantaram preocupações sobre a IA, incluindo que ela poderia substituir os humanos betesporte wikipedia certos trabalhos – especificamente na realização de 🍉 pesquisas científicas.
De la Fuente argumenta que a IA envolverá uma colaboração entre humanos e máquinas.
Anthony Gitter, professor associado de bioestatística 🍉 e informática médica da Universidade do Wisconsin-Madison que BR aprendizado automático betesporte wikipedia experimentos biológicos diz: “A importância dos avanços” no 🍉 papel celular foi devido à pesquisa sobre a biotecnologia.
“A importância desta pesquisa é que ela aproveita com sucesso dados genômicos 🍉 microbiano, BR o aprendizado de máquina para identificar os peptídio e estuda extensivamente esses péptido previstos computacionalmente ou experimentalMENTE a 🍉 fim mostrar por quê eles são valiosos”, disse Gitter.
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