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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 4️⃣ possíveis novos antibióticos no global microbioma, o que, de acordo com os autores do estudo, marca uma grande avanço no 4️⃣ uso de inteligência artificial na pesquisa de resistência a antibióticos.

O relatório, publicado à quarta-feira na revista Cell, detalha os achados 4️⃣ de cientistas que utilizaram um algoritmo para minerar "a totalidade da diversidade microbiana que temos na terra - ou uma 4️⃣ grande representação disso - e encontrar quase 1m de novas moléculas codificadas ou escondidas melhor site aposta copa todo esse material escura microbiano", 4️⃣ disse César de la Fuente, autor do estudo e professor na Universidade da Pensilvânia. De la Fuente dirige o Grupo 4️⃣ de Biologia de Máquina, que visa usar computadores para acelerar descobertas melhor site aposta copa biologia e medicina.

Sem um algoritmo assim, disse De 4️⃣ la Fuente, cientistas teriam que usar métodos tradicionais, como coletar água e solo, para encontrar moléculas dentro dessas amostras. Isso 4️⃣ pode ser desafiador porque micróbios estão melhor site aposta copa todos os lugares - do oceano ao intestino humano.

"Isso teria levado muitos, muitos, 4️⃣ muitos, muitos anos para fazer isso, mas com um algoritmo, podemos classificar grandes quantidades de informações e apenas acelerar o 4️⃣ processo", disse De la Fuente.

Pesquisa urgente para a saúde pública

A pesquisa é urgente para a saúde pública, disse o autor, 4️⃣ porque a resistência a antibióticos causou mais de 1,2 milhões de mortes melhor site aposta copa 2024. Esse número pode aumentar para 10 4️⃣ milhões de mortes anualmente melhor site aposta copa 2050, de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS).

Enquanto De la Fuente disse que 4️⃣ vê o estudo, que produziu o "esforço de descoberta de antibióticos mais amplo já", como um marco na possíveis benefícios 4️⃣ da inteligência artificial para a pesquisa, ele reconheceu que atores ruins poderiam potencialmente "desenvolver modelos de IA para projetar toxinas".

Ele 4️⃣ disse que seu laboratório implementou salvaguardas para armazená-los e garantir que as moléculas não sejam capazes de se replicar. Notavelmente, 4️⃣ salvaguardas de biosegurança não foram necessárias para este estudo porque essas eram "moléculas inertes".

Embora a inteligência artificial seja um assunto 4️⃣ quente nos últimos anos, De la Fuente disse que começou a usar AI na pesquisa de antibióticos há cerca de 4️⃣ uma década.

"Nós conseguimos acelerar a descoberta de antibióticos", disse De la Fuente. "Então, melhor site aposta copa vez de ter que esperar cinco, 4️⃣ seis anos para chegar com um candidato, agora, no computador, nós podemos, melhor site aposta copa apenas algumas horas, chegar com centenas de 4️⃣ milhares de candidatos".

Antes que a Administração de Alimentos e Drogas dos EUA aprove um antibiótico, ele geralmente passa por anos 4️⃣ de estudo por meio de pesquisa laboratorial e ensaios clínicos. Essas várias etapas podem levar de 10 a 20 anos.

Metodologia 4️⃣ do estudo

Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genomas armazenados melhor site aposta copa bancos de dados públicos e procuraram trechos de 4️⃣ DNA que pudessem ter atividade antimicrobiana. Para validar essas previsões, eles usaram química para sintetizar 100 dessas moléculas melhor site aposta copa um 4️⃣ laboratório e, melhor site aposta copa seguida, testá-las para determinar se elas podiam realmente matar bactérias, incluindo "algumas das mais perigosas patógenos melhor site aposta copa 4️⃣ nossa sociedade", disse De la Fuente.

79% das moléculas, que eram representativas das 1m moléculas descobertas, podiam matar pelo menos um 4️⃣ microrganismo - o que significa que elas poderiam servir como um potencial antibiótico.

A resistência a antibióticos é uma preocupação crescente 4️⃣ devido ao uso indevido e sobreuso de antimicrobianos melhor site aposta copa humanos, animais e plantas, de acordo com a OMS.

Os autores do 4️⃣ estudo fizeram esses dados e código livremente disponíveis para qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avançar a ciência e 4️⃣ beneficiar a humanidade", disse De La Fuente.


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22 de nov. de 2024
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