MIT ve Harvard Broad Enstitüsü’nden James Collins liderliğindeki araştırmacılar, yapay zekanın (AI) potansiyelinden yararlanarak antibiyotik keşfinde önemli bir atılım gerçekleştirdi. Bu çığır açıcı atılım, sahada çok önemli bir anı işaret ediyor.
Derin öğrenme algoritmalarını kullanan araştırma ekibi, milyonlarca bileşiğin kapsamlı bir taramasını gerçekleştirerek 283 potansiyel bileşiğin seçimini ortaya çıkardı. Bu maddeler, her ikisi de mücadele edilmesi son derece zorlu patojenler olarak kabul edilen, dirençliliği bilinen metisiline dirençli Staphylococcus aureus (MRSA) ve vankomisine dirençli enterokoklara karşı dikkate değer bir etkinlik sergiledi.
Dr. Sıla Özdemir’in keşfi metastazda rol oynayan protein ailelerinin etkileşimine dayanıyor Dr. Sıla Özdemir, kanserli hücrelerin yayılmasını engelleyecek önemli bir araştırmaya imza attı. Kanserin oluştuktan sonra başka organlara yayılması anlamına…
Dikkate değer bir gelişme olarak, bu çalışmada kullanılan yapay zeka modelinin “açıklanabilir” olması, karar verme sürecini yönlendiren temel biyokimyanın daha derinlemesine anlaşılmasına olanak tanıyor. Bu özellik, antibiyotik adaylarının seçiminde şeffaflığı önemli ölçüde artırır.
Bu atılımın bağlamı, 2019’da yaklaşık 1,27 milyon ölüme neden olan ve yaklaşık beş milyon vakanın daha oluşmasına katkıda bulunan antibiyotik direncine ilişkin artan endişe. COVİD-19 salgınının bu sorunu daha da kötüleştirmesi ve yeni antibiyotik sınıflarının uzun süredir bulunmaması nedeniyle bu keşif bir umut ışığı olarak parlıyor.
Yeni keşfedilen bileşikler, insan hücrelerine karşı oldukça düşük toksisite göstererek onları ilaç geliştirme için umut verici adaylar olarak konumlandırıyor. Antibiyotik-AI Projesi ile bağlantılı kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan Phare Bio ile işbirliği içinde araştırmacılar, bu bileşiklerin kimyasal özellikleri ve potansiyelleri hakkında ayrıntılı bir analiz yapmayı amaçlıyor.
Yapay Zekanın Hızlandırılmış Etkisi
Bu atılım, AI odaklı antibiyotik keşfi ve tasarımının yeni ortaya çıkan alanını öne çıkarıyor, binlerce bileşiğin sınıflandırılması sürecini önemli ölçüde hızlandırıyor ve ilaç keşif zaman çizelgelerini hızlandırıyor.
Bu önemli ilerlemeye rağmen, yeni antibiyotik adaylarının klinik kullanıma sunulmadan önce kapsamlı bir şekilde geliştirilmesi ve test edilmesi gerekiyor. Sistematik toksisite çalışmaları ve IND öncesi değerlendirmeler gibi temel adımlar, bunların klinik kullanım için değerlendirilmesinden önce çok önemlidir.
Özetle, yapay zeka yoluyla yeni bir antibiyotik sınıfının çığır açan keşfi, antibiyotik direncine karşı devam eden mücadelede çok önemli bir anı temsil ediyor. Küresel sağlığı korumayı amaçlayan ilerlemeleri yönlendirmek için en son teknolojinin muazzam potansiyelini ortaya koyuyor.
