Algoritmet e AI të përdorura për të zhvilluar barna që luftojnë bakteret rezistente ndaj drogës

Një nga sfidat më të mëdha me të cilat përballet industria mjekësore janë bakteret rezistente ndaj ilaçeve. Aktualisht, vlerësohet se ka rreth 700,000 vdekje për shkak të baktereve rezistente ndaj ilaçeve, dhe më shumë lloje të baktereve rezistente ndaj ilaçeve po zhvillohen. Shkencëtarët dhe inxhinierët po përpiqen të zhvillojnë metoda të reja për të luftuar bakteret rezistente ndaj ilaçeve. Një metodë e zhvillimit të antibiotikëve të rinj është përdorimi i inteligjencës artificiale dhe mësimit të makinerive për të izoluar komponime të reja që mund të merren me shtamet e reja të super-baktereve.

Siç raportoi SingularityHub, një i ri antibiotiku është projektuar me ndihmën e AI. Antibiotiku është quajtur halicin, sipas AI HAL nga viti 2001: Një Odisea Hapësinore. Antibiotiku i sapo zhvilluar rezultoi i suksesshëm në eliminimin e disa prej shtameve virile të super-baktereve. Antibiotiku i ri u zbulua përmes përdorimit të algoritmeve të mësimit të makinerive. Në mënyrë të veçantë, modeli i mësimit të makinës u trajnua duke përdorur një grup të dhënash të madhe të përbërë nga afërsisht 2,500 përbërës. Pothuajse gjysma e barnave të përdorura për të trajnuar modelin ishin ilaçe të miratuara tashmë nga FDA, ndërsa gjysma tjetër e grupit të trajnimit përbëhej nga përbërës natyralë. Ekipi i studiuesve ndryshoi algoritmet për t'i dhënë përparësi molekulave që posedonin njëkohësisht veti antibiotike, por të ndryshme nga strukturat ekzistuese antibiotike. Më pas ata ekzaminuan rezultatet për të përcaktuar se cilat përbërës do të ishin të sigurta për konsum njerëzor.

Sipas The Guardian, ilaçi u tregua jashtëzakonisht efektiv në luftimin e baktereve rezistente ndaj ilaçeve në një studim të fundit. Është kaq efektiv sepse degradon membranën e baktereve, gjë që pamundëson aftësinë e baktereve për të prodhuar energji. Që bakteret të zhvillojnë mbrojtje kundër efekteve të halicinës, mund të duhen më shumë se disa mutacione gjenetike, gjë që i jep halicinës fuqi qëndruese. Ekipi hulumtues testoi gjithashtu se si funksionoi përbërja te minjtë, ku ishte në gjendje të pastronte me sukses minjtë e infektuar me një lloj bakteri rezistent ndaj të gjithë antibiotikëve aktualë. Me rezultatet e studimeve kaq premtuese, ekipi hulumtues shpreson të hyjë në një partneritet me një ent farmaceutik dhe të provojë se ilaçi është i sigurt për përdorim nga njerëzit.

James Collins, profesor i bioinxhinierisë dhe autor i lartë në MIT, dhe Regina Barzilay, profesoreshë e shkencave kompjuterike në MIT ishin të dy autorë të vjetër në punim. Collins, Barzilay dhe studiues të tjerë shpresojnë se algoritmet si lloji që ata përdorën për të hartuar halicin mund të ndihmojnë në gjurmimin e shpejtë të zbulimit të antibiotikëve të rinj për t'u marrë me përhapjen e shtameve rezistente ndaj ilaçeve të sëmundjes.

Halicina është larg nga përbërësi i vetëm i drogës i zbuluar me përdorimin e AI. Ekipi hulumtues i udhëhequr nga Collin dhe Barzilay dëshiron të shkojë më larg dhe të krijojë komponime të reja duke trajnuar më shumë modele duke përdorur rreth 100 milionë molekula të nxjerra nga baza e të dhënave ZINC 15, një bibliotekë në internet me mbi 1.5 miliardë përbërës të drogës. Thuhet se ekipi tashmë ka arritur të gjejë të paktën 23 kandidatë të ndryshëm që plotësojnë kriteret e të qenit ndoshta të sigurt për përdorim njerëzor dhe strukturalisht të ndryshëm nga antibiotikët aktualë.

Një efekt anësor i pafat i antibiotikëve është se, ndërsa ata vrasin bakteret e dëmshme, ata gjithashtu vrasin bakteret e nevojshme të zorrëve që i nevojiten trupit të njeriut. Hulumtimi shpreson se ata mund të përdorin teknika të ngjashme me ato të përdorura për të krijuar halicin për të krijuar antibiotikë me më pak efekte anësore, ilaçe që kanë më pak gjasa të dëmtojnë mikrobiomën e zorrëve të njeriut.

Shumë kompani të tjera po përpiqen gjithashtu të përdorin mësimin e makinerive për të thjeshtuar procesin kompleks, të gjatë dhe shpesh të shtrenjtë të krijimit të barnave. Kompani të tjera gjithashtu kanë trajnuar algoritme të AI për të sintetizuar komponimet e reja të barnave. Kohët e fundit, një kompani ishte në gjendje të zhvillonte një ilaç të provës së konceptit në vetëm një muaj e gjysmë, një kohë shumë më e shkurtër se muajt apo edhe vitet që mund të duhen për të krijuar një ilaç në mënyrën tradicionale.

Barzilay është optimist se metodat e zbulimit të drogës të drejtuara nga AI mund të transformojnë peizazhin e zbulimit të drogës në mënyra kuptimplota. Barzilay shpjegoi se puna mbi halicin është një shembull praktik se sa efektive mund të jenë teknikat e mësimit të makinerive:

“Ekziston ende një pyetje nëse mjetet e mësimit të makinerive po bëjnë me të vërtetë diçka inteligjente në kujdesin shëndetësor dhe si mund t'i zhvillojmë ato për të qenë punëtor në industrinë farmaceutike. Kjo tregon se sa larg mund ta përshtatni këtë mjet.”