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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 8️⃣ possíveis novos antibióticos no global microbioma, o que, de acordo com os autores do estudo, marca uma grande avanço no 8️⃣ uso de inteligência artificial na pesquisa de resistência a antibióticos.

O relatório, publicado à quarta-feira na revista Cell, detalha os achados 8️⃣ de cientistas que utilizaram um algoritmo para minerar "a totalidade da diversidade microbiana que temos na terra - ou uma 8️⃣ grande representação disso - e encontrar quase 1m de novas moléculas codificadas ou escondidas 135bet todo esse material escura microbiano", 8️⃣ disse César de la Fuente, autor do estudo e professor na Universidade da Pensilvânia. De la Fuente dirige o Grupo 8️⃣ de Biologia de Máquina, que visa usar computadores para acelerar descobertas 135bet biologia e medicina.

Sem um algoritmo assim, disse De 8️⃣ la Fuente, cientistas teriam que usar métodos tradicionais, como coletar água e solo, para encontrar moléculas dentro dessas amostras. Isso 8️⃣ pode ser desafiador porque micróbios estão 135bet todos os lugares - do oceano ao intestino humano.

"Isso teria levado muitos, muitos, 8️⃣ muitos, muitos anos para fazer isso, mas com um algoritmo, podemos classificar grandes quantidades de informações e apenas acelerar o 8️⃣ processo", disse De la Fuente.

Pesquisa urgente para a saúde pública

A pesquisa é urgente para a saúde pública, disse o autor, 8️⃣ porque a resistência a antibióticos causou mais de 1,2 milhões de mortes 135bet 2024. Esse número pode aumentar para 10 8️⃣ milhões de mortes anualmente 135bet 2050, de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS).

Enquanto De la Fuente disse que 8️⃣ vê o estudo, que produziu o "esforço de descoberta de antibióticos mais amplo já", como um marco na possíveis benefícios 8️⃣ da inteligência artificial para a pesquisa, ele reconheceu que atores ruins poderiam potencialmente "desenvolver modelos de IA para projetar toxinas".

Ele 8️⃣ disse que seu laboratório implementou salvaguardas para armazená-los e garantir que as moléculas não sejam capazes de se replicar. Notavelmente, 8️⃣ salvaguardas de biosegurança não foram necessárias para este estudo porque essas eram "moléculas inertes".

Embora a inteligência artificial seja um assunto 8️⃣ quente nos últimos anos, De la Fuente disse que começou a usar AI na pesquisa de antibióticos há cerca de 8️⃣ uma década.

"Nós conseguimos acelerar a descoberta de antibióticos", disse De la Fuente. "Então, 135bet vez de ter que esperar cinco, 8️⃣ seis anos para chegar com um candidato, agora, no computador, nós podemos, 135bet apenas algumas horas, chegar com centenas de 8️⃣ milhares de candidatos".

Antes que a Administração de Alimentos e Drogas dos EUA aprove um antibiótico, ele geralmente passa por anos 8️⃣ de estudo por meio de pesquisa laboratorial e ensaios clínicos. Essas várias etapas podem levar de 10 a 20 anos.

Metodologia 8️⃣ do estudo

Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genomas armazenados 135bet bancos de dados públicos e procuraram trechos de 8️⃣ DNA que pudessem ter atividade antimicrobiana. Para validar essas previsões, eles usaram química para sintetizar 100 dessas moléculas 135bet um 8️⃣ laboratório e, 135bet seguida, testá-las para determinar se elas podiam realmente matar bactérias, incluindo "algumas das mais perigosas patógenos 135bet 8️⃣ nossa sociedade", disse De la Fuente.

79% das moléculas, que eram representativas das 1m moléculas descobertas, podiam matar pelo menos um 8️⃣ microrganismo - o que significa que elas poderiam servir como um potencial antibiótico.

A resistência a antibióticos é uma preocupação crescente 8️⃣ devido ao uso indevido e sobreuso de antimicrobianos 135bet humanos, animais e plantas, de acordo com a OMS.

Os autores do 8️⃣ estudo fizeram esses dados e código livremente disponíveis para qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avançar a ciência e 8️⃣ beneficiar a humanidade", disse De La Fuente.

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