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Novo estudo prevê antibióticos potenciais no global microbioma usando aprendizado de máquina
Um novo estudo usou aprendizado de máquina para prever 🏧 possíveis novos antibióticos no global microbioma, o que, de acordo com os autores do estudo, marca uma grande avanço no 🏧 uso de inteligência artificial na pesquisa de resistência a antibióticos.
O relatório, publicado à quarta-feira na revista Cell, detalha os achados 🏧 de cientistas que utilizaram um algoritmo para minerar "a totalidade da diversidade microbiana que temos na terra - ou uma 🏧 grande representação disso - e encontrar quase 1m de novas moléculas codificadas ou escondidas bwin yasal mı todo esse material escura microbiano", 🏧 disse César de la Fuente, autor do estudo e professor na Universidade da Pensilvânia. De la Fuente dirige o Grupo 🏧 de Biologia de Máquina, que visa usar computadores para acelerar descobertas bwin yasal mı biologia e medicina.
Sem um algoritmo assim, disse De 🏧 la Fuente, cientistas teriam que usar métodos tradicionais, como coletar água e solo, para encontrar moléculas dentro dessas amostras. Isso 🏧 pode ser desafiador porque micróbios estão bwin yasal mı todos os lugares - do oceano ao intestino humano.
"Isso teria levado muitos, muitos, 🏧 muitos, muitos anos para fazer isso, mas com um algoritmo, podemos classificar grandes quantidades de informações e apenas acelerar o 🏧 processo", disse De la Fuente.
Pesquisa urgente para a saúde pública
A pesquisa é urgente para a saúde pública, disse o autor, 🏧 porque a resistência a antibióticos causou mais de 1,2 milhões de mortes bwin yasal mı 2024. Esse número pode aumentar para 10 🏧 milhões de mortes anualmente bwin yasal mı 2050, de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS).
Enquanto De la Fuente disse que 🏧 vê o estudo, que produziu o "esforço de descoberta de antibióticos mais amplo já", como um marco na possíveis benefícios 🏧 da inteligência artificial para a pesquisa, ele reconheceu que atores ruins poderiam potencialmente "desenvolver modelos de IA para projetar toxinas".
Ele 🏧 disse que seu laboratório implementou salvaguardas para armazená-los e garantir que as moléculas não sejam capazes de se replicar. Notavelmente, 🏧 salvaguardas de biosegurança não foram necessárias para este estudo porque essas eram "moléculas inertes".
Embora a inteligência artificial seja um assunto 🏧 quente nos últimos anos, De la Fuente disse que começou a usar AI na pesquisa de antibióticos há cerca de 🏧 uma década.
"Nós conseguimos acelerar a descoberta de antibióticos", disse De la Fuente. "Então, bwin yasal mı vez de ter que esperar cinco, 🏧 seis anos para chegar com um candidato, agora, no computador, nós podemos, bwin yasal mı apenas algumas horas, chegar com centenas de 🏧 milhares de candidatos".
Antes que a Administração de Alimentos e Drogas dos EUA aprove um antibiótico, ele geralmente passa por anos 🏧 de estudo por meio de pesquisa laboratorial e ensaios clínicos. Essas várias etapas podem levar de 10 a 20 anos.
Metodologia 🏧 do estudo
Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genomas armazenados bwin yasal mı bancos de dados públicos e procuraram trechos de 🏧 DNA que pudessem ter atividade antimicrobiana. Para validar essas previsões, eles usaram química para sintetizar 100 dessas moléculas bwin yasal mı um 🏧 laboratório e, bwin yasal mı seguida, testá-las para determinar se elas podiam realmente matar bactérias, incluindo "algumas das mais perigosas patógenos bwin yasal mı 🏧 nossa sociedade", disse De la Fuente.
79% das moléculas, que eram representativas das 1m moléculas descobertas, podiam matar pelo menos um 🏧 microrganismo - o que significa que elas poderiam servir como um potencial antibiótico.
A resistência a antibióticos é uma preocupação crescente 🏧 devido ao uso indevido e sobreuso de antimicrobianos bwin yasal mı humanos, animais e plantas, de acordo com a OMS.
Os autores do 🏧 estudo fizeram esses dados e código livremente disponíveis para qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avançar a ciência e 🏧 beneficiar a humanidade", disse De La Fuente.
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