IA na Descoberta de Classe de Antibióticos: Saiba tudo!
Segundo descoberta de cientistas, a utilização de IA na descoberta de classe de antibióticos revelou novos compostos poderosos!
Na penúltima semana do mês de dezembro, foi colocado em evidência o auxílio de mais de 20 cientistas e a IA na descoberta de classe de antibióticos. Publicado na revista científica Nature, o artigo destaca-se como um avanço significativo nos estudos dessas substâncias fundamentais.
Em suma, foi empregado um modelo de aprendizado profundo (deep learning) para antecipar atividades de toxicidade, analisando virtualmente mais de 12 milhões de compostos candidatos como parte do processo que levou à inovadora descoberta.
Na pesquisa, os especialistas exploraram a atividade antibacteriana dos compostos, submetendo-os a testes contra uma variedade de bactéria, o Staphylococcus aureus resistente à meticilina (SARM).
Os Resultados da IA na Descoberta de Classe de Antibióticos
De antemão, uma inovação essencial no estudo foi entender as informações do modelo para prever a potência antibiótica. Nesse interím, os cientistas criaram um algoritmo para estimar a atividade antimicrobiana e antecipar as subestruturas moleculares envolvidas.
Em seguida, três modelos adicionais de aprendizado profundo foram treinados para prever a toxicidade desses compostos em diferentes tipos de células humanas. Ao combinar essas informações com as previsões de atividade antimicrobiana, também foi identificado compostos capazes de combater microrganismos com efeitos adversos mínimos no corpo humano.
Como resultado, dos compostos examinados, aproximadamente 280 foram adquiridos e testados contra o MRSA, resultando na identificação de dois candidatos promissores a antibióticos pertencentes à mesma classe.
Quais os Próximos Passos?
Em uma colaboração estratégica, os autores da pesquisa compartilharam seus achados com a Phare Bio, uma organização sem fins lucrativos. A mesma agora planeja realizar uma análise detalhada das propriedades químicas e do potencial uso clínico desses compostos.
De acordo com a Organização Mundial de Saúde (OMS), a resistência antimicrobiana (RAM) representa uma das principais ameaças globais à saúde pública. Por analogia, em 2019, a RAM bacteriana direta contribuiu para 1,27 milhão de mortes, e seu papel secundário resultou em 4,95 milhões de óbitos em todo o mundo.
“O nosso insight aqui foi que poderíamos ver o que os modelos estavam aprendendo para fazer suas previsões de que certas moléculas seriam eficazes como antibióticos”, afirma James Collins, professor de Engenharia Médica e Ciência no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e um dos autores do estudo, em um comunicado.
Referência: G1 Globo.
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