«Переломный момент в открытии антибиотиков: влияние объяснимого глубокого обучения»

к Хенрик Андерсен
5 Комментарии
Antibiotic Discovery

Совершив значительный научный прорыв, исследователи представили революционную категорию антибиотиков, ознаменовав первое подобное открытие за шесть десятилетий и, что более важно, первое достижение благодаря использованию объяснимого глубокого обучения на основе искусственного интеллекта. Этот новый класс антибиотиков демонстрирует замечательную эффективность против патогенов с множественной лекарственной устойчивостью, что служит свидетельством преобразующего потенциала ИИ в области открытия лекарств и его ключевой роли в борьбе с устойчивостью к антибиотикам.

Это новаторское исследование было проведено совместно командой из 21 эксперта, в том числе ученых из престижных институтов, таких как Массачусетский технологический институт, Институт Броуда Массачусетского технологического института и Гарвардский университет, Институт интегрированных биологических наук, Институт биологической инженерии Висса и Институт исследований полимеров Лейбница в Дрездене. , Германия. Ведущими авторами этого новаторского исследования являются доктор Феликс Вонг, соучредитель компании Integrated Biosciences, и доктор Джеймс Дж. Коллинз, профессор медицинской инженерии и науки Термеера в Массачусетском технологическом институте.

Инновационный подход, принятый в этом исследовании, включал виртуальный скрининг обширного пула, насчитывающего более 12 миллионов потенциальных соединений, для выявления этого нового класса антибиотиков, который демонстрирует замечательную способность бороться с устойчивостью к антибиотикам. Что отличает это исследование, так это внедрение моделей глубокого обучения, обученных на экспериментально полученных данных, для прогнозирования как эффективности антибиотика, так и его потенциальной токсичности. Черпая вдохновение из приложений искусственного интеллекта в различных областях, в том числе из технологии DeepMind AlphaGo, исследователи разработали новые модели для выяснения важнейших молекулярных компонентов, ответственных за активность антибиотиков.

Результатом этого исследования является выявление новой категории антибиотиков, демонстрирующей высокую эффективность против патогенов с множественной лекарственной устойчивостью. В серии экспериментов кандидатный антибиотик был протестирован на моделях мышей, пораженных инфекцией MRSA, и была выявлена его эффективность как при местном применении, так и при системном введении. Этот многообещающий результат предполагает, что это соединение имеет потенциал для дальнейшего развития в качестве лечения тяжелых бактериальных инфекций, в том числе связанных с сепсисом.

Доктор Феликс Вонг подчеркнул новаторский характер этого открытия, заявив: «Это открытие подчеркивает глубокое влияние, которое искусственный интеллект и объяснимое глубокое обучение могут оказать на открытие лекарств. Наши исследования сделали доступным набор высокоточных моделей, способных точно предсказать как эффективность антибиотика, так и его потенциальную токсичность. Важно отметить, что он представляет собой одну из первых демонстраций моделей глубокого обучения, дающую четкие объяснения своим предсказаниям, что имеет глубокие и далеко идущие последствия для будущего открытия лекарств с помощью ИИ».

Доктор Джеймс Дж. Коллинз добавил: «Этот прорыв подтверждает ключевую роль интеграции искусственного интеллекта и объяснимого глубокого обучения в преодолении некоторых из самых серьезных проблем в медицине, особенно устойчивости к антибиотикам. Используя эти подтверждающие исследования и аналогичные подходы, команда Integrated Biosciences готова ускорить слияние синтетической биологии и глубокого понимания клеточного стресса, удовлетворяя значительную неудовлетворенную потребность в новых методах лечения возрастных заболеваний».

Сатотака Омори, доктор философии, член-основатель и руководитель отдела биологии старения в Integrated Biosciences, а также один из авторов публикации, отметил: «Важным следствием этого исследования является осуществимость и желательность объяснения моделей глубокого обучения при открытии лекарств. . Хотя ИИ продолжает активно развиваться, ему также препятствует непрозрачность широко используемых моделей «черного ящика», которые затемняют процесс принятия решений. Раскрывая эти черные ящики, мы стремимся получить более универсальные идеи, потенциально ускоряя внедрение и разработку подходов следующего поколения к открытию лекарств».

Алисия Ли, научный сотрудник Integrated Biosciences и один из авторов публикации, выразила свой энтузиазм, заявив: «Действительно приятно наблюдать за созданием новой методологии прогнозирования эффективности антибиотиков, вероятности их прохождения через фазу I. испытаний и его потенциальное членство в новом классе лекарств».

Исследование, проведенное Integrated Biosciences, является свидетельством преобразующего потенциала ИИ не только в открытии антибиотиков, но и в поисках инновационных методов лечения возрастных заболеваний, как было продемонстрировано в предыдущих публикациях учреждения. Эти достижения обещают помочь в лечении таких заболеваний, как фиброз, воспаление и рак.

Ссылка: «Открытие структурного класса антибиотиков с объяснимым глубоким обучением», Nature, 20 декабря 2023 г.
DOI: 10.1038/s41586-023-06887-8

Часто задаваемые вопросы (FAQ) об антибиотиках Discovery

Каково значение этого открытия антибиотика?

Это открытие антибиотиков имеет большое значение, поскольку оно знаменует собой первый новый класс антибиотиков за шесть десятилетий, а также использует объяснимое глубокое обучение на основе искусственного интеллекта, которое потенциально может изменить открытие лекарств и эффективно бороться с устойчивостью к антибиотикам.

Кто проводил это исследование?

Исследование проводилось совместной командой из 21 эксперта, в том числе учёных из известных институтов, таких как Массачусетский технологический институт, Институт Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда, Интегрированные биологические науки, Институт биологической инженерии Висса и Институт исследований полимеров Лейбница в Дрездене. Германия.

Как исследователи определили этот новый класс антибиотиков?

Исследователи применили новый подход, виртуально проверив более 12 миллионов соединений-кандидатов. Они обучили модели глубокого обучения на экспериментально полученных данных для прогнозирования активности и токсичности антибиотиков, черпая вдохновение из искусственного интеллекта, используемого в других областях. Этот метод привел к идентификации нового класса антибиотиков.

Каковы последствия этого открытия для устойчивости к антибиотикам?

Это открытие открывает многообещающий путь к решению проблемы устойчивости к антибиотикам, поскольку недавно выявленный класс антибиотиков демонстрирует мощную активность против патогенов с множественной лекарственной устойчивостью.

Как это открытие может повлиять на будущую разработку лекарств?

Интеграция искусственного интеллекта и объяснимого глубокого обучения в разработку лекарств может ускорить разработку новых методов лечения различных заболеваний, включая возрастные состояния, такие как фиброз, воспаление и рак. Данное исследование представляет собой значительный шаг в этом направлении.

В чем важность объяснения моделей глубокого обучения?

Создание объяснимых моделей глубокого обучения имеет решающее значение, поскольку оно улучшает наше понимание процесса принятия решений. Эта прозрачность может привести к более широкому применению идей и ускорить внедрение подходов, основанных на искусственном интеллекте, в разработке лекарств и других областях.

Подробнее об открытии антибиотиков

Вам также может понравиться

5 Комментарии

TechNerd1 1ТП2Т - 1ТП3Т

Объяснимое глубокое обучение, столь важное доверие к 4 ИИ!

Отвечать
Энтузиаст здоровья 1ТП2Т - 1ТП3Т

устойчивость к антибиотикам решена? Недурно!

Отвечать
СерьезныйИсследователь 1ТП2Т - 1ТП3Т

Впечатляющий, инновационный подход, респект команде!

Отвечать
ScienceGeek_23 1ТП2Т - 1ТП3Т

лабиринт! эта штука с искусственным интеллектом, вау!

Отвечать
Джон Смит 1ТП2Т - 1ТП3Т

gr8 новости про антибиотики! ИИ готов к открытиям!

Отвечать

Оставить комментарий

* Используя эту форму, вы соглашаетесь с хранением и обработкой ваших данных на этом сайте.

1ТП1Т — веб-ресурс, посвященный предоставлению актуальной информации о быстро меняющемся мире науки и технологий. Наша миссия — сделать науку и технологии доступными для всех через нашу платформу, объединяя экспертов, новаторов и ученых, чтобы поделиться своими знаниями и опытом.

Подписаться

Подпишитесь на мою рассылку, чтобы получать новые сообщения в блоге, советы и новые фотографии. Давайте оставаться в курсе!

© 2023 1ТП1Т

ru_RUРусский