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

Um novo estudo usou aprendizado de máquina para prever 0️⃣ possíveis novos antibióticos no global microbioma, o que, de acordo com os autores do estudo, marca uma grande avanço no 0️⃣ uso de inteligência artificial na pesquisa de resistência a antibióticos.

O relatório, publicado à quarta-feira na revista Cell, detalha os achados 0️⃣ de cientistas que utilizaram um algoritmo para minerar "a totalidade da diversidade microbiana que temos na terra - ou uma 0️⃣ grande representação disso - e encontrar quase 1m de novas moléculas codificadas ou escondidas betano aposta eleições todo esse material escura microbiano", 0️⃣ disse César de la Fuente, autor do estudo e professor na Universidade da Pensilvânia. De la Fuente dirige o Grupo 0️⃣ de Biologia de Máquina, que visa usar computadores para acelerar descobertas betano aposta eleições biologia e medicina.

Sem um algoritmo assim, disse De 0️⃣ la Fuente, cientistas teriam que usar métodos tradicionais, como coletar água e solo, para encontrar moléculas dentro dessas amostras. Isso 0️⃣ pode ser desafiador porque micróbios estão betano aposta eleições todos os lugares - do oceano ao intestino humano.

"Isso teria levado muitos, muitos, 0️⃣ muitos, muitos anos para fazer isso, mas com um algoritmo, podemos classificar grandes quantidades de informações e apenas acelerar o 0️⃣ processo", disse De la Fuente.

Pesquisa urgente para a saúde pública

A pesquisa é urgente para a saúde pública, disse o autor, 0️⃣ porque a resistência a antibióticos causou mais de 1,2 milhões de mortes betano aposta eleições 2024. Esse número pode aumentar para 10 0️⃣ milhões de mortes anualmente betano aposta eleições 2050, de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS).

Enquanto De la Fuente disse que 0️⃣ vê o estudo, que produziu o "esforço de descoberta de antibióticos mais amplo já", como um marco na possíveis benefícios 0️⃣ da inteligência artificial para a pesquisa, ele reconheceu que atores ruins poderiam potencialmente "desenvolver modelos de IA para projetar toxinas".

Ele 0️⃣ disse que seu laboratório implementou salvaguardas para armazená-los e garantir que as moléculas não sejam capazes de se replicar. Notavelmente, 0️⃣ salvaguardas de biosegurança não foram necessárias para este estudo porque essas eram "moléculas inertes".

Embora a inteligência artificial seja um assunto 0️⃣ quente nos últimos anos, De la Fuente disse que começou a usar AI na pesquisa de antibióticos há cerca de 0️⃣ uma década.

"Nós conseguimos acelerar a descoberta de antibióticos", disse De la Fuente. "Então, betano aposta eleições vez de ter que esperar cinco, 0️⃣ seis anos para chegar com um candidato, agora, no computador, nós podemos, betano aposta eleições apenas algumas horas, chegar com centenas de 0️⃣ milhares de candidatos".

Antes que a Administração de Alimentos e Drogas dos EUA aprove um antibiótico, ele geralmente passa por anos 0️⃣ de estudo por meio de pesquisa laboratorial e ensaios clínicos. Essas várias etapas podem levar de 10 a 20 anos.

Metodologia 0️⃣ do estudo

Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genomas armazenados betano aposta eleições bancos de dados públicos e procuraram trechos de 0️⃣ DNA que pudessem ter atividade antimicrobiana. Para validar essas previsões, eles usaram química para sintetizar 100 dessas moléculas betano aposta eleições um 0️⃣ laboratório e, betano aposta eleições seguida, testá-las para determinar se elas podiam realmente matar bactérias, incluindo "algumas das mais perigosas patógenos betano aposta eleições 0️⃣ nossa sociedade", disse De la Fuente.

79% das moléculas, que eram representativas das 1m moléculas descobertas, podiam matar pelo menos um 0️⃣ microrganismo - o que significa que elas poderiam servir como um potencial antibiótico.

A resistência a antibióticos é uma preocupação crescente 0️⃣ devido ao uso indevido e sobreuso de antimicrobianos betano aposta eleições humanos, animais e plantas, de acordo com a OMS.

Os autores do 0️⃣ estudo fizeram esses dados e código livremente disponíveis para qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avançar a ciência e 0️⃣ beneficiar a humanidade", disse De La Fuente.