Kecerdasan Buatan Temukan Calon Antibiotik Baru

Algoritma pencarian ini memungkinkan model untuk menghasilkan tidak hanya perkiraan aktivitas antimikroba setiap molekul, namun juga prediksi substruktur molekul mana yang kemungkinan besar bertanggung jawab atas aktivitas tersebut.

Untuk lebih mempersempit kandidat obat, para peneliti melatih tiga model pembelajaran mendalam tambahan untuk memprediksi apakah senyawa tersebut beracun bagi tiga jenis sel manusia yang berbeda. Dengan menggabungkan informasi ini dengan prediksi aktivitas antimikroba, para peneliti menemukan senyawa yang dapat membunuh mikroba namun memiliki efek buruk yang minimal pada tubuh manusia.

Dengan menggunakan kumpulan model ini, para peneliti menyaring sekitar 12 juta senyawa, yang semuanya tersedia secara komersial. Dari koleksi ini, model mengidentifikasi senyawa dari lima kelas berbeda, berdasarkan substruktur kimia di dalam molekul, yang diperkirakan aktif melawan MRSA.

Para peneliti membeli sekitar 280 senyawa dan mengujinya terhadap MRSA yang ditanam di laboratorium. Langkah ini memungkinkan mereka mengidentifikasi dua, dari kelas yang sama, yang tampaknya merupakan kandidat antibiotik yang sangat menjanjikan.

"Dalam pengujian pada dua model tikus, satu model infeksi MRSA kulit dan satu model infeksi MRSA sistemik, masing-masing senyawa tersebut mengurangi populasi MRSA sebanyak 10 kali lipat," tulis Collins.
Halaman Selanjutnya....