Користејќи вештачка интелигенција (ВИ) за првпат во последните 60 години развиена е нова класа на антибиотици за бактеријата Staphylococcus aureus (МРСА).
Откритието на новото соединение, кое може да ги убие овие бактерии отпорни на досегашните антибиотици кои убиваат илјадници луѓе секоја година, може да претставува пресвртна точка во борбата против антибиотската отпорност.
„Новината овде е дека можеме да видиме што е она што се учи преку моделите со цел да се направат предвидувања дека одредени молекули би биле добри антибиотици. Нашиот труд обезбедува рамка која штеди време, ресурси и дава механички сознанија од аспект на хемиската структура кои досега никогаш сме ги немале“, објаснува Џејмс Колинс, професор по медицинско инженерство и наука на Институтот за технологија во Масачусетс (МИТ) и еден од авторите на истражувањето.
Резултатите од истражувањето беа објавени во списанието „Природа“ (Nature), а студијата е изработена од заеднички тим од 21 научник.
Тимот користел модел на транспарентен модел на длабинско учење со цел да ја предвиди активноста и токсичноста на новото соединение. Длабинското учење подразбира користење на вештачки невронски мрежи за автоматско учење и дава анализа од податоците без конкретно програмирање. Во последниве години се` повеќе се користи за откривање на нови лекови и за забрзување на идентификацијата на потенцијални кандидати за лекови, предвидување на нивните својства и оптимизација на процесот за изработката на лековите.
Во овој случај научниците биле фокусирани на Метицилин-резистентен стафилококус ауреус (МРСА). Инфекцијата со МРСА може да има различни ефекти, од благи инфекции на кожата до посериозни, па дури и животозагрозувачки состојби како пневмонија и инфекции на крвотокот.
Научниците од МИТ првично разгледувале околу 39.000 соединенија за нивната антибиотска активност против МРСА. Потоа овие податоци и детали за хемиската структура на соединенијата биле ставени во моделот за длабинско учење.
