ジャカルタ - 人工知能(AI)は、深刻な感染症を引き起こす可能性のある薬剤耐性菌であるMRSAと戦うための有望な新しい抗生物質クラスを発見するのに科学者を助けます。
Euronewsは7月27日月曜日に引用され、この発見はNature誌に掲載された研究に由来すると報じた。この研究は21人の研究者によって共同で書かれました。
この研究は、メチシリン耐性黄色ブドウ球菌またはMRSAに焦点を当てています。この細菌は、軽度の皮膚感染症から肺炎や血液感染症などの重篤な疾患を引き起こす可能性があります。
欧州疾病予防管理センター(ECDC)によると、EUでは毎年約15万人のMRSA感染症が発生しています。同じ地域では、毎年約35,000人が抗菌剤耐性感染症で死亡しています。
抗菌薬耐性は、細菌を含む細菌が以前は有効であった薬物に対してもはや敏感ではないときに起こります。この状態は、感染症を治療しにくくします。
マサチューセッツ工科大学(MIT)のチームは、深層学習モデルを使用して、抗生物質になる可能性のある化合物を検索しました。ディープラーニングは、AIの一部であり、神経ネットワークがデータのパターンを読む方法を模倣します。
MITの医学工学および科学の教授であり、研究の共同執筆者の一人であるジェームス・コリンズは、この研究の優位性は、その仕組みをより簡単に読むことができるAIモデルにあると述べた。
「重要な理解は、特定の分子が優れた抗生物質になるという予測を行うためにモデルが何を学んだかを見ることができるということです」とコリンズは言いました。
「私たちの仕事は、これまで私たちが持っていなかった方法で、時間的、リソース的、経済的に効率的なフレームワークを提供し、化学構造の観点からメカニズムを理解します」と彼は言いました。
研究者らはまず、MRSAに対する抗生物質活性を評価するために約39,000の化合物を評価した。化合物の化学構造情報とともに、テストデータはAIモデルに組み込まれた。
MITとハーバード大学の博士課程の研究者であり、研究の主要著者の一人であるフェリックス・ウォンは、彼のチームはAIモデルの「ブラックボックス」と呼ばれるものを開きたいと考えていると述べた。
「この研究で私たちがしたいのは、ブラックボックスを開くことです。これらのモデルは、神経接続を模倣する非常に多くの計算で構成されており、何が起きているのかを本当に誰も知らない」とウォン氏は述べた。
検索を厳格にするために、研究者は3つの追加のディープラーニングモデルを使用しました。これらのモデルは、3種類のヒト細胞の化合物毒性を評価するために訓練された。毒性は、物質が体にとって有害な影響を与える可能性のレベルです。
細菌の殺傷能力とヒト細胞に対する危険度を検討した後、研究者は最も有望な化合物を選択しました。
約1,200万の市販化された化合物が、一連のAIモデルを使用してスクリーニングされた。
モデルは、MRSAに対して活性であると予測される5つの異なるクラスの化合物を発見しました。クラスは、分子内の特定の化学構造部分に基づいて区別されます。
研究者は約280の化合物を得、実験室でMRSAに対して試験した。そこから、同じクラスから有望な抗生物質候補2つを発見した。
抗生物質候補は、薬物になる前にまださらなる試験が必要な化合物です。
Euronewsは、この発見はまだ研究段階にあると述べた。2つのマウスモデル、1つはMRSA皮膚感染、もう1つはMRSA全身感染モデルで試験したところ、それぞれの化合物はMRSAの個体数を10倍に減少させました。
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