“AI” Temukan Antibiotik Baru Lawan Bakteri Kebal Obat

“Kami menemukan bahwa AI dapat mengidentifikasi struktur molekul yang sebelumnya tidak pernah dipertimbangkan sebagai antibiotik,” ujar Collins.

Ketika diuji di laboratorium, halicin terbukti mampu membunuh berbagai bakteri resisten obat, termasuk Clostridioides difficile, Mycobacterium tuberculosis, dan beberapa strain bakteri kebal antibiotik lainnya. Penemuan ini membuka mata dunia ilmiah bahwa AI dapat menemukan potensi tersembunyi dari senyawa yang sebelumnya terabaikan.

Terobosan berikutnya datang dari McMaster University di Kanada. Pada 2024, tim penelitinya mengumumkan penemuan antibiotik baru bernama synthecin setelah menggunakan model AI untuk menganalisis sekitar 46 miliar struktur molekul kimia. Jumlah ini mustahil diteliti secara manual oleh manusia dalam waktu singkat.

Profesor Jonathan Stokes mengatakan pendekatan ini membuka babak baru dalam riset farmasi. “Dengan AI, kami bisa menyaring miliaran molekul dan memfokuskan eksperimen laboratorium hanya pada kandidat paling menjanjikan. Ini mempercepat proses penemuan secara dramatis,” ujarnya.

Dari miliaran kandidat tersebut, AI menyaring molekul-molekul paling menjanjikan berdasarkan prediksi efektivitasnya terhadap bakteri tertentu, tingkat toksisitas rendah, serta kemampuannya menembus dinding sel bakteri. Setelah diuji lebih lanjut, synthecin menunjukkan hasil yang sangat menjanjikan terhadap bakteri resisten, termasuk beberapa strain MRSA.

Yang membuat pencapaian ini luar biasa adalah kecepatan prosesnya. Jika menggunakan metode konvensional, penyaringan miliaran senyawa dapat memakan waktu puluhan tahun dan biaya miliaran dolar. Dengan AI, proses awal tersebut bisa dilakukan dalam hitungan minggu.

AI bekerja layaknya “detektif molekuler.” Teknologi ini mampu mengenali pola hubungan antara struktur kimia dan efek biologis yang terlalu rumit untuk dianalisis manusia. Bahkan, dalam beberapa kasus, AI menemukan molekul dengan struktur yang sama sekali berbeda dari antibiotik yang pernah ada.

Hal ini sangat penting karena bakteri sering kali telah mengembangkan mekanisme pertahanan terhadap struktur antibiotik lama. Dengan menemukan molekul baru yang memiliki mekanisme kerja berbeda, peluang mengalahkan bakteri resisten menjadi jauh lebih besar.

Selain menemukan molekul baru, AI juga membantu memprediksi bagaimana bakteri mungkin berevolusi menghadapi obat tersebut. Dengan begitu, ilmuwan dapat merancang antibiotik yang lebih tahan terhadap potensi resistensi di masa depan.

Meski demikian, para peneliti menekankan bahwa perjalanan dari laboratorium menuju rumah sakit masih panjang. Kandidat antibiotik hasil AI tetap harus melalui tahapan ketat, mulai dari pengujian toksisitas pada sel manusia, uji praklinis pada hewan, hingga uji klinis bertahap pada manusia.

“AI bukan pengganti eksperimen biologis, tetapi alat yang sangat kuat untuk mempercepat tahap awal penemuan obat,” kata Stokes.

Proses ini bisa memakan waktu bertahun-tahun. Namun AI telah memangkas tahap paling awal dan paling sulit dalam pengembangan obat: menemukan kandidat molekul yang benar-benar menjanjikan.

Keberhasilan ini juga menunjukkan perubahan besar dalam cara dunia menemukan obat. Jika dahulu penemuan obat sangat bergantung pada intuisi ilmuwan dan eksperimen laboratorium panjang, kini data dan komputasi menjadi senjata utama.