“AI" Percepat Penemuan Antibiotik Baru

"Kami memiliki sejumlah besar data yang memberi tahu kami tentang bahan kimia mana yang mampu membunuh sejumlah bakteri dan mana yang tidak. Tugas saya adalah melatih model ini, dan semua yang dilakukan model ini pada dasarnya memberi tahu kita apakah molekul baru memiliki sifat antibakteri atau tidak," kata Gary Liu, mahasiswa pascasarjana dari MacMaster University yang mengerjakan penelitian tersebut.

"Kemudian pada dasarnya melalui hal itu, kita dapat meningkatkan efisiensi jalur penemuan obat dan… mengasah semua molekul yang benar-benar ingin kita pedulikan," imbuh dia.

Setelah para ilmuwan melatih model AI, mereka menggunakannya untuk menganalisis 6.680 senyawa yang sebelumnya tidak ditemukan. Analisis tersebut memakan waktu satu setengah jam dan akhirnya menghasilkan beberapa ratus senyawa, 240 di antaranya kemudian diuji di laboratorium. Pengujian laboratorium akhirnya mengungkapkan sembilan antibiotik potensial, termasuk Abaucin.

Para ilmuwan kemudian menguji molekul baru terhadap A baumannii pada model infeksi luka pada tikus dan menemukan bahwa molekul tersebut menekan infeksi. "Tugas ini memvalidasi manfaat pembelajaran mesin dalam pencarian antibiotik baru. Dengan menggunakan AI, kita dapat dengan cepat menjelajahi wilayah kimia yang luas, sehingga secara signifikan meningkatkan peluang untuk menemukan molekul antibakteri baru yang fundamental," kata Jonathan Stokes, asisten profesor di Departemen Biomedik dan Biokimia Universitas McMaster yang membantu memimpin penelitian ini. hay/I-1