Yapay zeka, potansiyele sahip antibiyotik keşfediyor!
20 Şubat’ta Cell’de yayınlanan bir çalışmaya göre; beyin yapısını temel alan yeni tasarlanmış yapay zekâ araçları birçok antibiyotiğe karşı dirençli bakteri suşlarını öldürebilme yeteneğine sahip bir molekül tanımladı. Bu molekül, daha önceden diyabet için potansiyel tedavi olarak araştırılmış halicin, tüberküloza sebep olan ajan Mycobacterium tuberculosis bakterisine ve diğer birçok tedavisi zor olan mikroplara karşı aktivite gösterdi.
STAT; bu keşif yeni antibiyotiklerin bulunmasının giderek zorlaştığı ve ilaçlara dirençli bakterilerin dünya çapında büyüyen tehdit oluşturduğu bir zamanda geldiğini söylüyor. Birkaç yıl önce Birleşmiş Milletler tarafından toplanılan antimikrobiyal direnç üzerine The Interagency Coordination Group 2019 yılında İlaca dirençli hastalıkların 2050 yılına kadar her yılda 10 milyon ölümle sonuçlanabileceğini öngören bir rapor ortaya sundu. STAT’a göre yeni antibiyotik araştırmalarının aciliyetine rağmen, finansal teşviklerin eksikliği, farmasötik şirketlerinin bu araştırmaların kapsamını azaltmasıyla sonuçlandı.
MIT’den eş yazar James Collins STAT’a “Bu platformun antibiyotik geliştirme aşamalarının keşfindeki maliyetleri azaltacağını düşünüyorum. ”diyor. “Bu modeller ile, biri daha az yatırımla daha kısa zamanda yeni kimyaların arkasından gidebilir. “
STAT’a göre; erken yapay zekâ tabanlı modeller insan denetimi gerektirmesi ve tutarsız sonuçlar vermesine rağmen bu yeni derinlemesine öğrenme yaklaşımı, anti-bakteriyel potansiyeli bilinen 2000’den fazla kimyasal bileşik kütüphanesi üzerinde sınandı, bu verileri kullanarak yapıya dayanan işlev tahmin edilebilir. Bu platform, var olan antibiyotiklerden çok farklı görünen molekülleri tanımladı, insan araştırıcılar var olan antibiyotiklere benzer yapıları olan potansiyel anti-bakteriyel bileşikler araştırdıkları zaman sergilerler önyargısını kırıyor.
Ekip, ilk olarak derinlemesine öğrenme modelini E.coli’ye karşı etkili olabilecek 6000 molekülden oluşan bir kütüphaneyi taramak için kullandı. Araştırma; yazarların kültüre edilmiş birçok bakteri suşuna karşı denediği halicin’i belirledi, yazarlar bu molekülün bulunması “ Mycobacterium tuberculosis ve carbapeneme dirençli Enterobacteriaceae’nin de içinde bulunduğu patojenlerin geniş filogenetik spekturumuna karşı bakterisidal aktivite gösteriyor,” diye makalede yazdı. Ekip ayrıca halicinin C.difficile ve fare modellerinde kolistine dirençli enfeksiyonlarla savaştığını buldu.
İlerleyen taramada ZINC15 veri bankasından 107 milyondan daha fazla molekül San Francisco’daki Kaliforniya Üniversitesi tarafından sağlandı. Yapay zeka araçları bilinen antibiyotiklerden ayrı sekiz molekülü yapılarıyla belirledi ancak bunların potansiyel anti-bakteriyel özellikleri olabilir.
Bu çalışmanın parçası olmayan Pittsburgh Üniversitesi’nden ilaç tasarım araştırmacısı Jacob Durrant The Guardian’a “Bu iş gerçekten dikkate değer. Onların yaklaşımı bilgisayar yardımlı ilaç keşfinin gücünün altını çiziyor. Antibiyotik aktivitesi için 100 milyondan fazla bileşiğin fiziksel olarak test edilmesi imkansız.” diyor.
Stanford Üniversitesi’nden bu çalışmada yer almayan biyomedikal araştırmacı Nigam Shah STAT’ a “Şu an bizim bulgumuz, geçmişte bunların antibiyotik olabileceğinin hayalinin bile kurulamayacağı kimyasal yapılar arasında liderlik ediyor. “ diyor. Yeni antibiyotik insanlarda test edilmeden önce uzun ve karmaşık süreçlerin gerekliliği konusunda uyarıyor ve güzel yöndeki ilk adım olduğunu söylüyor. “ Bu, daha önceden var olduğunu bilmediğimiz araştırma alanlarına doğru büyük ölçüde genişleyecek.”
Kaynak: https://www.the-scientist.com/news-opinion/artificial-intelligence-discovers-potent-antibiotic–67156
Bu makaleyi 3 dakikada okuyabilirsiniz.
