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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 ge globoesporte com 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 🫦 ge globoesporte com 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 ge globoesporte com 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 ge globoesporte com 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, ge globoesporte com 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 ge globoesporte com 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 ge globoesporte com 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 ge globoesporte com 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.

skip promoção newsletter passado

após 🫦 a promoção da newsletter;

Ele espera quege globoesporte comequipe 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 ge globoesporte com 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 ge globoesporte com 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 ge globoesporte com vez do uso dessas ferramentas muito focada”, disse ela.

Alguns 🫦 levantaram preocupações sobre a IA, incluindo que ela poderia substituir os humanos ge globoesporte com 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 ge globoesporte com 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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