الذكاء الاصطناعي يساعد العلماء على اكتشاف فئة جديدة من المضادات الحيوية لمكافحة البكتيريا المقاومة للأدوية

جاكرتا - يساعد الذكاء الاصطناعي العلماء في اكتشاف فئة جديدة من المضادات الحيوية الواعدة لمكافحة MRSA، وهي الجرثومة المقاومة للأدوية التي يمكن أن تسبب عدوى خطيرة.

جاكرتا - ذكرت قناة يورونيوز يوم الاثنين 27 يوليو/تموز، أن النتائج مستمدة من بحث نشر في مجلة نيتشر. وقد شارك في كتابة الدراسة 21 باحثا.

ركزت هذه الأبحاث على الميكتيليسين المقاوم للستافلوكوكس aureus أو MRSA. يمكن أن تسبب هذه الجراثيم من الإصابات الجلدية الخفيفة إلى الأمراض الشديدة، مثل الالتهاب الرئوي والتهاب الدم.

وفقا للمركز الأوروبي للوقاية من الأمراض والسيطرة عليها أو ECDC ، تحدث حوالي 150.000 إصابة بمرض MRSA سنويًا في الاتحاد الأوروبي. في نفس المنطقة ، يموت حوالي 35.000 شخص سنويًا بسبب عدوى مقاومة للمضادات الحيوية.

يحدث المقاومة المضادة للميكروبات عندما لا تستجيب الجراثيم، بما في ذلك الجراثيم، للأدوية التي كانت فعالة في السابق. هذا يجعل العدوى أصعب في علاجها.

يستخدم فريق من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أو MIT نموذجا للتعلم العميق للبحث عن مركبات يمكن أن تكون مضادات حيوية. التعلم العميق هو جزء من الذكاء الاصطناعي يحاكي كيفية عمل الشبكة العصبية لقراءة الأنماط في البيانات.

وقال جيمس كولينز، أستاذ الهندسة الطبية والعلوم في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وهو أحد مؤلفي الدراسة، إن ميزة البحث تكمن في نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يمكن قراءته بسهولة.

"الفهو المهم هو أننا نستطيع أن نرى ما تعلمته النماذج لجعل التنبؤات بأن جزيئات معينة ستكون مضادات حيوية جيدة" ، قال كولينز.

"إن عملنا يوفر إطارا زمنيا وفعالا وموارد ويفهم آلية من وجهة نظر هيكل الكيمياء ، بطريقة لم يكن لدينا حتى الآن".

أولاً، قام الباحثون بتقييم حوالي 39000 مركب لمشاهدة نشاطهم المضاد للميكروبات ضد MRSA. ثم تم إدخال البيانات الناتجة عن الاختبارات، جنبا إلى جنب مع معلومات هيكل المركبات الكيميائية، في نموذج الذكاء الاصطناعي.

وقال فيليكس وونغ، الباحث الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة هارفارد، وهو أحد المؤلفين الرئيسيين للدراسة، إن فريقه يريد فتح ما كان يطلق عليه "صندوق أسود" في نماذج الذكاء الاصطناعي.

"ما نريد القيام به في هذه الدراسة هو فتح الصندوق الأسود. تتكون هذه النماذج من عدد كبير للغاية من الحسابات التي تحاكي الاتصالات العصبية ، ولا أحد يعرف حقا ما يحدث خلفها" ، قال وونغ.

لتشديد البحث ، يستخدم الباحثون ثلاثة نماذج تعلّم عميق إضافية. تم تدريب هذه النماذج لتقييم سمية المركبات على ثلاثة أنواع من الخلايا البشرية. السمية هي مستوى احتمال أن يكون مادة لها تأثير ضار على الجسم.

بعد رؤية قدرته على قتل الجراثيم ومستوى خطورته على الخلايا البشرية ، اختار الباحثون المركبات الأكثر وعودا.

وتم تصفية حوالي 12 مليون مركب متاح تجاريا باستخدام سلسلة من نماذج الذكاء الاصطناعي.

وجد النموذج مركبات من خمس فئات مختلفة من الممكن أن تكون نشطة ضد MRSA. تم تمييز الفئات على أساس أجزاء معينة من الهيكل الكيميائي في الجزيء.

ثم حصل الباحثون على حوالي 280 مركبا واختبروا على MRSA في المختبر. ومن هناك، وجدوا مرشحين مضادين للبكتيريا واعدين من نفس الفئة.

الكائنات المضادة للميكروبات هي المركبات التي لا تزال بحاجة إلى اختبارات إضافية قبل أن تصبح أدوية.

وذكرت يورونيوز أن النتائج لا تزال في مرحلة البحث. وفي الاختبارات على نموذجين من الفئران، أحدهما للإصابة بالعدوى الجلدية MRSA والآخر للإصابة بالعدوى MRSA المزمنة، خفض كل مركب من السكان MRSA إلى 10 أضعاف.