Yapay Zeka Kullanılarak 60 Yıldan Fazla Bir Süreden Sonra İlk Yeni Antibiyotikleri Keşfedildi!
Dirençli Staphylococcus aureus (MRSA) bakterileri için yeni bir antibiyotik sınıfı, daha şeffaf derin öğrenme modelleri kullanılarak keşfedildi.
Yapay zeka (AI) kullanımı, tıpta bir oyun değiştirici olmaya devam ediyor ve şimdi bilim insanlarına 60 yıldan fazla bir süredir yeni antibiyotiklerin kilidini açmada yardımcı oluyor.
Her yıl dünya çapında binlerce kişinin ölümüne neden olan dirençli bir bakteriyi öldürebilen yeni bir bileşiğin keşfi, antibiyotik direncine karşı mücadelede bir dönüm noktası olabilir.
Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nden (MIT) Tıbbi Mühendislik ve Bilim profesörü ve çalışmanın yazarlarından biri olan James Collins,
“Buradaki anlayış, modellerin belirli moleküllerin iyi antibiyotikler olacağı tahminlerini yapmak için öğrendiklerini görebileceğimizdi,” dedi.
“Çalışmamız, kimyasal yapı açısından bugüne kadar sahip olmadığımız şekilde, zaman açısından verimli, kaynak açısından verimli ve mekanistik olarak içgörülü bir çerçeve sağlıyor”.
Sonuçlar Nature dergisinde yayımlandı ve 21 araştırmacı tarafından ortaklaşa yazıldı.
Çalışma ‘Kara Kutuyu Açmayı’ Amaçladı
Proje ekibi, yeni bileşiğin aktivitesini ve toksisitesini tahmin etmek için derin öğrenme modeli kullandı.
Derin öğrenme, verilerden açık programlama olmaksızın otomatik olarak özellikleri öğrenmek ve temsil etmek için yapay sinir ağlarının kullanılmasını içerir.
İlaç keşfinde giderek daha fazla uygulanan bu yöntem, potansiyel ilaç adaylarının tanımlanmasını hızlandırmak, özelliklerini tahmin etmek ve ilaç geliştirme sürecini optimize etmek için kullanılıyor.
Bu durumda, araştırmacılar metisiline dirençli Staphylococcus aureus (MRSA) üzerinde yoğunlaştı.
MRSA enfeksiyonları, hafif cilt enfeksiyonlarından zatürree ve kan dolaşımı enfeksiyonları gibi daha şiddetli ve potansiyel olarak yaşamı tehdit eden durumlara kadar değişebilir.
Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi’ne (ECDC) göre, Avrupa Birliği’nde her yıl yaklaşık 150.000 MRSA enfeksiyonu meydana gelirken, blokta her yıl antimikrobiyal dirençli enfeksiyonlardan yaklaşık 35.000 kişi ölüyor.
MIT’deki araştırmacılar, genişletilmiş veri setlerini kullanarak genişletilmiş bir derin öğrenme modelini eğitti.
Eğitim verilerini oluşturmak için yaklaşık 39.000 bileşik, MRSA’ya karşı antibiyotik aktiviteleri açısından değerlendirildi. Daha sonra, hem elde edilen veriler hem de bileşiklerin kimyasal yapıları hakkındaki detaylar modele girildi.
MIT ve Harvard’da postdoktora yapan ve çalışmanın baş yazarlarından biri olan Felix Wong, “Bu çalışmada yapmaya çalıştığımız şey, kara kutuyu açmaktı. Bu modeller, nöral bağlantıları taklit eden çok büyük sayıda hesaplamadan oluşur ve kimse gerçekten altında neler olduğunu bilmez,” dedi.
Yeni Bir Bileşik Keşfetmek
Potansiyel ilaçların seçimini iyileştirmek için araştırmacılar üç ek derin öğrenme modeli kullandı. Bu modeller, bileşiklerin üç farklı insan hücresi türü üzerindeki toksisitesini değerlendirmek üzere eğitildi.
Bu toksisite tahminlerini daha önce belirlenen antimikrobiyal aktivite ile entegre ederek, araştırmacılar, insan vücuduna minimum zararla mikroplarla etkili bir şekilde mücadele edebilen bileşikleri belirledi.
Bu model setini kullanarak, yaklaşık 12 milyon ticari olarak mevcut bileşik tarandı.
Modeller, MRSA’ya karşı tahmini aktivite sergileyen beş farklı sınıftan bileşikler belirledi. Bu sınıflar, moleküller içindeki belirli kimyasal alt yapılarına göre kategorize edildi.
Ardından, araştırmacılar bu bileşiklerin yaklaşık 280’ini satın aldı ve laboratuvar ortamında MRSA’ya karşı testler yaptı. Bu yaklaşım, aynı sınıftan iki umut verici antibiyotik adayının tanımlanmasına yol açtı.
MRSA cilt enfeksiyonu ve MRSA sistemik enfeksiyonu için iki fare modeli içeren deneylerde, her iki bileşik de MRSA popülasyonunu 10 kat azalttı.
Son zamanların trend olan konularını yakından takip etmek için:
“Sam Altman, Open AI CEO’su Olarak Tekrar Dönüyor!”
“ChatGPT, GPT-3 ve GPT-4 Arasındaki Fark Nedir?”
“Son Zamanların En Büyük Trendi ChatGPT Nasıl Kullanılır?”
yazılarımızı inceleyebilirsiniz.
Yapay zeka gündemine dair daha fazla haberler ve içerikler için YapayZeka 360‘ı takip edebilirsiniz.
