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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 poker jumbo 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 💴 poker jumbo 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 poker jumbo 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 poker jumbo 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, poker jumbo 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 poker jumbo 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 poker jumbo 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 poker jumbo 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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Ele espera quepoker jumboequipe 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 poker jumbo 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 poker jumbo 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 poker jumbo vez do uso dessas ferramentas muito focada”, disse ela.

Alguns 💴 levantaram preocupações sobre a IA, incluindo que ela poderia substituir os humanos poker jumbo 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 poker jumbo 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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