Novo estudo prevê antibióticos potenciais no global microbioma usando aprendizado de máquina

Um novo estudo usou aprendizado de máquina para prever 6️⃣ possíveis novos antibióticos no global microbioma, o que, de acordo com os autores do estudo, marca uma grande avanço no 6️⃣ uso de inteligência artificial na pesquisa de resistência a antibióticos.

O relatório, publicado à quarta-feira na revista Cell, detalha os achados 6️⃣ de cientistas que utilizaram um algoritmo para minerar "a totalidade da diversidade microbiana que temos na terra - ou uma 6️⃣ grande representação disso - e encontrar quase 1m de novas moléculas codificadas ou escondidas bonus pag bet todo esse material escura microbiano", 6️⃣ disse César de la Fuente, autor do estudo e professor na Universidade da Pensilvânia. De la Fuente dirige o Grupo 6️⃣ de Biologia de Máquina, que visa usar computadores para acelerar descobertas bonus pag bet biologia e medicina.

Sem um algoritmo assim, disse De 6️⃣ la Fuente, cientistas teriam que usar métodos tradicionais, como coletar água e solo, para encontrar moléculas dentro dessas amostras. Isso 6️⃣ pode ser desafiador porque micróbios estão bonus pag bet todos os lugares - do oceano ao intestino humano.

"Isso teria levado muitos, muitos, 6️⃣ muitos, muitos anos para fazer isso, mas com um algoritmo, podemos classificar grandes quantidades de informações e apenas acelerar o 6️⃣ processo", disse De la Fuente.

Pesquisa urgente para a saúde pública

A pesquisa é urgente para a saúde pública, disse o autor, 6️⃣ porque a resistência a antibióticos causou mais de 1,2 milhões de mortes bonus pag bet 2024. Esse número pode aumentar para 10 6️⃣ milhões de mortes anualmente bonus pag bet 2050, de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS).

Enquanto De la Fuente disse que 6️⃣ vê o estudo, que produziu o "esforço de descoberta de antibióticos mais amplo já", como um marco na possíveis benefícios 6️⃣ da inteligência artificial para a pesquisa, ele reconheceu que atores ruins poderiam potencialmente "desenvolver modelos de IA para projetar toxinas".

Ele 6️⃣ disse que seu laboratório implementou salvaguardas para armazená-los e garantir que as moléculas não sejam capazes de se replicar. Notavelmente, 6️⃣ salvaguardas de biosegurança não foram necessárias para este estudo porque essas eram "moléculas inertes".

Embora a inteligência artificial seja um assunto 6️⃣ quente nos últimos anos, De la Fuente disse que começou a usar AI na pesquisa de antibióticos há cerca de 6️⃣ uma década.

"Nós conseguimos acelerar a descoberta de antibióticos", disse De la Fuente. "Então, bonus pag bet vez de ter que esperar cinco, 6️⃣ seis anos para chegar com um candidato, agora, no computador, nós podemos, bonus pag bet apenas algumas horas, chegar com centenas de 6️⃣ milhares de candidatos".

Antes que a Administração de Alimentos e Drogas dos EUA aprove um antibiótico, ele geralmente passa por anos 6️⃣ de estudo por meio de pesquisa laboratorial e ensaios clínicos. Essas várias etapas podem levar de 10 a 20 anos.

Metodologia 6️⃣ do estudo

Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genomas armazenados bonus pag bet bancos de dados públicos e procuraram trechos de 6️⃣ DNA que pudessem ter atividade antimicrobiana. Para validar essas previsões, eles usaram química para sintetizar 100 dessas moléculas bonus pag bet um 6️⃣ laboratório e, bonus pag bet seguida, testá-las para determinar se elas podiam realmente matar bactérias, incluindo "algumas das mais perigosas patógenos bonus pag bet 6️⃣ nossa sociedade", disse De la Fuente.

79% das moléculas, que eram representativas das 1m moléculas descobertas, podiam matar pelo menos um 6️⃣ microrganismo - o que significa que elas poderiam servir como um potencial antibiótico.

A resistência a antibióticos é uma preocupação crescente 6️⃣ devido ao uso indevido e sobreuso de antimicrobianos bonus pag bet humanos, animais e plantas, de acordo com a OMS.

Os autores do 6️⃣ estudo fizeram esses dados e código livremente disponíveis para qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avançar a ciência e 6️⃣ beneficiar a humanidade", disse De La Fuente.