“Uma virada de jogo na descoberta de antibióticos: a influência do aprendizado profundo explicável”

por Henrik Andersen
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Antibiotic Discovery

Num avanço científico significativo, os investigadores revelaram uma categoria inovadora de antibióticos, marcando a primeira descoberta deste tipo em seis décadas e, mais notavelmente, a conquista inaugural através da utilização de aprendizagem profunda explicável impulsionada pela IA. Esta nova classe de antibióticos demonstra uma eficácia notável contra agentes patogénicos multirresistentes, servindo como um testemunho do potencial transformador da IA no domínio da descoberta de medicamentos e do seu papel fundamental no combate à resistência aos antibióticos.

Esta pesquisa inovadora foi conduzida em colaboração por uma equipe de 21 especialistas, incluindo cientistas de instituições de prestígio como o MIT, o Broad Institute of MIT e Harvard, Integrated Biosciences, o Wyss Institute for Biologicamente Inspired Engineering e o Leibniz Institute of Polymer Research em Dresden. , Alemanha. Os principais autores deste estudo pioneiro são o Dr. Felix Wong, cofundador da Integrated Biosciences, e o Dr.

A abordagem inovadora adotada neste estudo envolveu a triagem virtual de um extenso conjunto de mais de 12 milhões de compostos potenciais para revelar esta nova classe de antibióticos, que apresenta uma capacidade notável de combater a resistência aos antibióticos. O que diferencia esta pesquisa é a implementação de modelos de aprendizagem profunda treinados em dados derivados experimentalmente para prever a eficácia do antibiótico e sua potencial toxicidade. Inspirando-se em aplicações de IA em vários domínios, incluindo a tecnologia AlphaGo da DeepMind, os pesquisadores desenvolveram novos modelos para elucidar os componentes moleculares críticos responsáveis pela atividade antibiótica.

O resultado desta investigação é a identificação de uma nova categoria de antibióticos, demonstrando uma eficácia potente contra agentes patogénicos multirresistentes. Numa série de experiências, um candidato a antibiótico foi testado em modelos de ratos afectados pela infecção por MRSA, revelando a sua eficácia tanto através de aplicação tópica como de administração sistémica. Este resultado promissor sugere que este composto tem potencial para desenvolvimento adicional como tratamento para infecções bacterianas graves, incluindo aquelas associadas à sepse.

Felix Wong enfatizou a natureza inovadora desta descoberta, afirmando: “Esta descoberta sublinha o profundo impacto que a inteligência artificial e a aprendizagem profunda explicável podem exercer na descoberta de medicamentos. Nossa pesquisa tornou acessível um conjunto de modelos de alta precisão capazes de prever com precisão tanto a eficácia do antibiótico quanto sua potencial toxicidade. É importante ressaltar que representa uma das demonstrações iniciais de modelos de aprendizagem profunda que fornecem explicações claras para as suas previsões, com implicações profundas e de longo alcance para o futuro da descoberta de medicamentos através da IA.”

James J. Collins acrescentou: “Esta descoberta valida o papel fundamental da integração da IA e da aprendizagem profunda explicável na superação de alguns dos desafios mais formidáveis da medicina, especialmente a resistência aos antibióticos. Aproveitando estes estudos de validação e abordagens semelhantes, a equipa de Biociências Integradas está preparada para acelerar a fusão da biologia sintética e uma compreensão aprofundada do stress celular, abordando uma necessidade significativa não satisfeita de novos tratamentos direcionados para doenças relacionadas com a idade.”

Satotaka Omori, Ph.D., membro fundador e chefe de Biologia do Envelhecimento na Integrated Biosciences, e autor colaborador da publicação, observou: “Uma implicação importante deste estudo é a viabilidade e conveniência de tornar explicáveis modelos de aprendizagem profunda na descoberta de medicamentos . Embora a IA continue a fazer avanços substanciais, também é dificultada pela opacidade dos modelos de caixa preta comumente usados, que obscurecem o processo de tomada de decisão. Ao revelar estas caixas negras, pretendemos gerar conhecimentos mais universalmente aplicáveis, acelerando potencialmente a implantação e o desenvolvimento de abordagens de próxima geração para a descoberta de medicamentos.”

Alicia Li, pesquisadora associada da Integrated Biosciences e autora colaboradora da publicação, expressou seu entusiasmo, afirmando: “É verdadeiramente estimulante testemunhar o estabelecimento de uma nova metodologia para prever a utilidade antibiótica de um composto, sua probabilidade de progredir através da Fase I testes e sua potencial adesão a uma nova classe de medicamentos”.

A investigação conduzida pela Integrated Biosciences é um testemunho do potencial transformador da IA, não só na descoberta de antibióticos, mas também na procura de tratamentos inovadores para doenças relacionadas com a idade, conforme demonstrado em publicações anteriores da instituição. Esses avanços são promissores no tratamento de condições como fibrose, inflamação e câncer.

Referência: “Descoberta de uma classe estrutural de antibióticos com aprendizagem profunda explicável”, Nature, 20 de dezembro de 2023.
DOI: 10.1038/s41586-023-06887-8

Perguntas frequentes (FAQs) sobre a descoberta de antibióticos

Qual é o significado desta descoberta de antibióticos?

Esta descoberta de antibióticos é significativa porque marca a primeira nova classe de antibióticos em seis décadas e aproveita a aprendizagem profunda explicável alimentada por IA, que tem o potencial de transformar a descoberta de medicamentos e combater eficazmente a resistência aos antibióticos.

Quem conduziu esta pesquisa?

A pesquisa foi conduzida por uma equipe colaborativa de 21 especialistas, incluindo cientistas de instituições renomadas como MIT, Broad Institute of MIT e Harvard, Integrated Biosciences, Wyss Institute for Biologicamente Inspired Engineering e Leibniz Institute of Polymer Research em Dresden. Alemanha.

Como os pesquisadores identificaram essa nova classe de antibióticos?

Os pesquisadores empregaram uma nova abordagem ao examinar virtualmente mais de 12 milhões de compostos candidatos. Eles treinaram modelos de aprendizagem profunda em dados gerados experimentalmente para prever a atividade e toxicidade de antibióticos, inspirando-se na IA usada em outros domínios. Este método levou à identificação da nova classe de antibióticos.

Quais são as implicações desta descoberta para a resistência aos antibióticos?

Esta descoberta oferece um caminho promissor para abordar a resistência aos antibióticos, uma vez que a classe de antibióticos recentemente identificada demonstra uma actividade potente contra agentes patogénicos multirresistentes.

Como esta descoberta poderia impactar o desenvolvimento futuro de medicamentos?

A integração da IA e da aprendizagem profunda explicável na descoberta de medicamentos tem o potencial de acelerar o desenvolvimento de novos tratamentos para várias doenças, incluindo condições relacionadas com a idade, como fibrose, inflamação e cancro. Esta pesquisa representa um passo significativo nessa direção.

Qual é a importância de tornar explicáveis os modelos de aprendizagem profunda?

Tornar explicáveis os modelos de aprendizagem profunda é crucial, pois melhora nossa compreensão do processo de tomada de decisão. Esta transparência pode levar a conhecimentos mais amplamente aplicáveis e acelerar a adoção de abordagens baseadas na IA na descoberta de medicamentos e noutros campos.

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5 comentários

TecnologiaNerd1 Dezembro 20, 2023 - 6:59 pm

Aprendizado profundo explicável, credibilidade tão importante da IA!

Responder
Entusiasta da Saúde Dezembro 20, 2023 - 10:35 pm

resistência aos antibióticos resolvida? Afirmativo!

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Pesquisador Sério Dezembro 21, 2023 - 1:23 am

Abordagem impressionante e inovadora, parabéns à equipe!

Responder
CiênciaGeek_23 Dezembro 21, 2023 - 5:13 am

incrível! essa coisa de IA, uau!

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JohnSmith Dezembro 21, 2023 - 1:19 pm

notícias gr8 sobre antibióticos! A IA é excelente para descoberta!

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