ხელოვნური ინტელექტი რეზისტენტული ბაქტერიების წინააღმდეგ ახალ ანტიბიოტიკს ქმნის
მკვლევარებმა განაცხადეს, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა გამოიგონა ორი პოტენციურად ახალი ანტიბიოტიკი, რომლებსაც შეუძლიათ წამლების მიმართ რეზისტენტული, გონორეის და MRSA ბაქტერიების განადგურება.
პრეპარატები ხელოვნური ინტელექტის მიერ ატომ-ატომ იქნა შემუშავებული და ლაბორატორიულ პირობებში, ასევე ცხოველებზე ჩატარებული ტესტების დროს ანადგურებდნენ ანტიბიოტიკების მიმართ რეზისტენტულ ბაქტერიებს. ამ ორ პრეპარატს ჯერ კიდევ სჭირდება წლების განმავლობაში განვითარება და კლინიკური კვლევები, სანამ მათი გამოყენება გახდება შესაძლებელი. თუმცა, მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის (MIT) გუნდი აცხადებს, რომ ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება ანტიბიოტიკების აღმოჩენის „მეორე ოქროს ხანის“ დასაწყისი გახდეს.
ანტიბიოტიკები კლავენ ბაქტერიებს, მაგრამ მკურნალობისადმი მდგრადი ინფექციები წელიწადში მილიონზე მეტ ადამიანს კლავენ. ანტიბიოტიკების ჭარბი გამოყენების გამო, ბაქტერიები წამლების მიმართ რეზისტენტულები გახდნენ, სწორედ ამიტომ ათწლეულების განმავლობაში ახალი ანტიბიოტიკების დეფიციტი იყო.
ახლა კი MIT-ის გუნდმა ანტიბიოტიკების შესაქმნელად ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით კიდევ ერთი ნაბიჯი გადადგა წინ.
ჟურნალ Cell-ში გამოქვეყნებულ კვლევაში 36 მილიონი ნაერთი იქნა შესწავლილი, მათ შორის ისეთი, რომლებიც არ არსებობს ან ჯერ არ არის აღმოჩენილი.
მეცნიერებმა ხელოვნური ინტელექტი გაწვრთნეს ცნობილი ნაერთების ქიმიური სტრუქტურის მიწოდებით, ასევე მონაცემებით იმის შესახებ, ანელებენ თუ არა ისინი სხვადასხვა ტიპის ბაქტერიების ზრდას.
შემდეგ ხელოვნური ინტელექტი სწავლობს, თუ როგორ იზიდავენ ბაქტერიები სხვადასხვა მოლეკულურ სტრუქტურებს, რომლებიც შედგება ატომებისგან, როგორიცაა ნახშირბადი, ჟანგბადი, წყალბადი და აზოტი.
შემდეგ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით ახალი ანტიბიოტიკების შესაქმნელად ორი მიდგომა გამოსცადეს.
მეცნიერებმა ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენეს სქესობრივი გზით გადამდები ინფექციის, გონორეის და პოტენციურად სასიკვდილო MRSA-ს (მეთიცილინ-რეზისტენტული ოქროსფერი სტაფილოკოკი) საწინააღმდეგო ანტიბიოტიკების შესაქმნელად, რომელიც კანზე უვნებლად ბინადრობს, მაგრამ ორგანიზმში მოხვედრის შემდეგ შეიძლება სერიოზული ინფექცია გამოიწვიოს.
შემდეგ მასალა ლაბორატორიაში ბაქტერიებსა და ინფიცირებულ თაგვებზე გამოსცადეს, რამაც ორი ახალი პოტენციური პრეპარატი შექმნა.
„ჩვენ აღფრთოვანებულები ვართ, რომ ვაჩვენეთ, რომ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შესაძლებელია სრულიად ახალი ანტიბიოტიკების შესაქმნელად“, - განუცხადა MIT-ის პროფესორმა ჯეიმს კოლინზმა BBC-ს.
„ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია საშუალება მოგვცეს იაფად და სწრაფად ვიპოვოთ მოლეკულები, რითაც გავაფართოვოთ ჩვენი არსენალი ბაქტერიების წინააღმდეგ, რაც რეალურ უპირატესობას მოგვცემს რეზისტენტული ბაქტერიული გენების წინააღმდეგ ბრძოლაში“, - აღნიშნა მან.
მეცნიერები ვარაუდობენ, რომ ადამიანებზე პრეპარატების ტესტირების ხანგრძლივი პროცესის დაწყებამდე კიდევ ერთი ან ორი წელია საჭირო.
უორვიკის უნივერსიტეტის პროფესორის, ქრის დაუსონის თქმით, ეს „ფანტასტიკური“ კვლევაა და აჩვენებს, რომ ხელოვნური ინტელექტი „მნიშვნელოვანი წინგადადგმული ნაბიჯია, როგორც ანტიბიოტიკების აღმოჩენის ინსტრუმენტი რეზისტენტული ბაქტერიების წინააღმდეგ“. თუმცა, ის ასევე ხაზს უსვამს წამლის მიმართ რეზისტენტულ ინფექციებზე მოქმედ ეკონომიკურ პრობლემას: „როგორ უნდა აწარმოოთ წამლები, რომლებსაც კომერციული ღირებულება არ აქვთ?“ როდესაც ახალი ანტიბიოტიკი შეიქმნება, მისი ეფექტურობის შესანარჩუნებლად რაც შეიძლება ნაკლები გამოყენება იქნება საჭირო, რაც ფინანსური მოგების შემზღუდველი ფაქტორია.
