AI antibiotici: Kako algoritmi umjetne inteligencije identificiraju nove vrste antibiotika

• Autor:
• Ime autora

  Quantumrun Foresight
• April 19, 2022

Sažetak uvida

Istraživanje novih procesa za otkrivanje antibiotika, kao što je ugradnja umjetne inteligencije (AI), otvara vrata za borbu protiv visoko otpornih bakterija. Ovo istraživanje ima dalekosežne implikacije, od potencijalnog spašavanja miliona života do oblikovanja vladinih politika i utjecaja na smjer farmaceutske industrije. Dodatna otkrića, kao što su rješenja za savijanje proteina i razvoj materijala koji apsorbiraju ugljik, spremna su za značajan utjecaj na zdravstvenu zaštitu, ublažavanje klimatskih promjena i proizvodnju i skladištenje energije.

Kontekst AI antibiotika

Istraživači koji koriste AI modele na Massachusetts Institute of Technology (MIT) identificirali su (2020.) antibiotik koji može ubiti mnoge sojeve bakterija. Najvažnije je da ovaj lijek (Halicin) može ubiti sojeve bakterija za koje se zna da su otporne na antibiotike. Korištenjem AI modela, antibiotici se mogu identificirati samo navođenjem svojstava željenog molekula, u poređenju sa iniciranjem bezbrojnih ispitivanja i testova za koje bi mogle potrajati godine da daju rezultat i uz značajnu cijenu. Istraživači sa MIT-a koristili su kompjuterski model koji je sposoban da pregleda više od sto miliona hemijskih jedinjenja u danima. Model je dizajniran za odabir potencijalnih antibiotika koji ubijaju bakterije koristeći različite mehanizme od onih koji se koriste drugim lijekovima. 

Tehnološka firma IBM sa sjedištem u SAD-u također je razvila AI sistem koji može dizajnirati nove antibiotike za nekoliko dana i pomoći u stvaranju novih tretmana za druga stanja kao što je pandemija COVID-19. Sistem kompanije se oslanja na generativni model, pri čemu istraživači obezbeđuju AI algoritam sa ogromnom bazom podataka poznatih peptidnih molekula. Algoritam AI koristi bazu podataka za analizu obrazaca, a zatim izračunavanje odnosa između molekula i njihovih svojstava.

Ako se utvrdi da određeni molekul ima određenu strukturu ili sastav, on teži da obavlja određenu funkciju, što omogućava sistemu da nauči osnovna pravila dizajna molekula. Istraživači mogu reći sistemu umjetne inteligencije koja svojstva želi da novi molekul ima, i koristeći te parametre, zatim dizajniraju nove molekule koji zadovoljavaju ove parametre, koji se zatim mogu testirati na miševima. AI sistem je dizajniran da skenira do 100 miliona hemijskih jedinjenja u roku od nekoliko dana i identifikuje potencijalne antibiotike.

Ometajući uticaj

Otkriće novih antibiotika kroz proces koji znanstvenici istražuju predstavlja svjetionik nade u borbi protiv bakterija otpornih na antibiotike. Ovaj proces ne samo da omogućava identifikaciju antibiotika koji mogu ciljati na visoko rezistentne varijante, već i otvara vrata dizajniranju novih lijekova koji se mogu boriti protiv bakterija na koje poznati antibiotici više ne djeluju. Kako ulazimo u eru „post-antibiotika“, u kojoj postojeći antibiotici gube svoju efikasnost zbog prekomjerne upotrebe u liječenju biljaka, životinja i ljudi, ovo istraživanje je kritičnije nego ikad. 

Prema izvještaju Ujedinjenih naroda, smanjena efikasnost antibiotika predstavlja ozbiljnu zabrinutost, što dovodi do 700,000 smrtnih slučajeva godišnje. Predviđeno je da će se ovaj broj povećati na alarmantnih 10 miliona do 2050. ako se trend nastavi. Sposobnost otkrivanja i stvaranja novih antibiotika nije samo naučni napredak; to je spas koji bi potencijalno mogao spasiti milione života u budućnosti. Za vlade, ovo naglašava važnost podrške istraživanju i razvoju u ovoj oblasti, kao i implementacije politika za regulisanje prekomjerne upotrebe postojećih antibiotika. 

Razvoj novih antibiotika može dovesti do efikasnijih tretmana za uobičajene infekcije, smanjujući rizik od komplikacija i smrti. Kompanije u farmaceutskoj industriji će možda morati da investiraju u ovo istraživanje, prepoznajući njegov potencijal da oblikuje budućnost medicine. Obrazovne institucije će možda morati da se fokusiraju na obuku sljedeće generacije naučnika u ovoj oblasti, osiguravajući da se zamah nastavi. 

Implikacije AI antibiotika

Šire implikacije AI antibiotika mogu uključivati:  

• Farmaceutske aplikacije koje razvijaju nove tretmane i lijekove za liječenje bolesti koje se ranije nisu mogle liječiti, što dovodi do produženja životnog vijeka i poboljšane kvalitete života pacijenata koji pate od kroničnih i akutnih stanja.
• Otkrivaju se moguća rješenja za višedecenijski problem savijanja proteina, omogućavajući dublje razumijevanje bioloških procesa i ubrzavajući razvoj terapija za bolesti poput Alchajmerove i Parkinsonove bolesti.
• Otkriće materijala koji upijaju ugljik za borbu protiv klimatskih promjena, doprinoseći smanjenju emisija stakleničkih plinova i podržavajući globalne napore za ublažavanje posljedica globalnog zagrijavanja.
• Otkriće materijala koji se mogu koristiti za unapređenje proizvodnje i skladištenja energije, povećanje energetske efikasnosti i smanjenje zavisnosti od neobnovljivih resursa.
• Vlade sprovode strože propise o upotrebi antibiotika u poljoprivredi i zdravstvu, što dovodi do kontrolisanijeg i odgovornijeg pristupa očuvanju efikasnosti postojećih antibiotika.
• Povećano ulaganje u istraživanja vezana za otpornost na antibiotike, podsticanje saradnje između naučnika, zdravstvenih radnika i kreatora politike, i poticanje razvoja novih medicinskih tehnologija.
• Razvoj ciljanih edukativnih kampanja za podizanje svijesti o rezistenciji na antibiotike, što dovodi do informisanijeg ponašanja javnosti i podrške odgovornoj upotrebi antibiotika.
• Promjena fokusa farmaceutske industrije na personaliziranu medicinu, korištenje razumijevanja individualnog genetskog sastava, što dovodi do prilagođenijih i učinkovitijih tretmana.
• Integracija novih materijala i tehnologija u izgradnju i proizvodnju, što dovodi do energetski efikasnijih zgrada i transportnih sistema, doprinoseći održivijem urbanom okruženju.
• Pojava novih radnih mjesta i specijalizacija unutar naučnog i zdravstvenog sektora, što dovodi do potražnje za vještim stručnjacima u oblastima vezanim za istraživanje antibiotika, savijanje proteina i nauku o materijalima.

Pitanja koja treba razmotriti

• Šta mislite da bi moglo ograničiti sposobnost farmaceutskih AI sistema da proizvode nove antibiotike, ako ih ima? 
• Vjerujete li da bi svi novi antibiotici otkriveni kao dio istraživačkih napora vođenih umjetnom inteligencijom trebali biti lako dostupni zemljama koje ne bi imale resurse za proizvodnju i izvođenje sličnih istraživanja?