MIT araştırmacıları, derin öğrenme olarak bilinen bir tür yapay zeka kullanarak , Amerika Birleşik Devletleri’nde her yıl 10.000’den fazla ölüme neden olan ilaca dirençli bir bakteriyi öldürebilen bir bileşik sınıfı keşfettiler.
Nature’da yayınlanan bir çalışmada araştırmacılar, bu bileşiklerin bir laboratuvar kabında ve MRSA enfeksiyonuna sahip iki fare modelinde yetişen metisiline dirençli Staphylococcus aureus’u (MRSA) öldürebildiğini gösterdi . Bileşikler ayrıca insan hücrelerine karşı çok düşük toksisite göstererek onları özellikle iyi ilaç adayları haline getiriyor.
Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning
Yeni çalışmanın önemli bir yeniliği, araştırmacıların aynı zamanda derin öğrenme modelinin antibiyotik potansiyeli tahminlerini yapmak için ne tür bilgileri kullandığını da anlayabilmeleriydi. Bu bilgi, araştırmacıların, model tarafından tanımlananlardan daha iyi işe yarayabilecek ek ilaçlar tasarlamalarına yardımcı olabilir.
Nature dergisinde yayınlanan bu dönüm noktası niteliğindeki çalışmada, 21 araştırmacıdan oluşan bir ekip, yaklaşık 39.000 bileşikten oluşan büyük bir veri kümesi kullanarak yapay zeka modelini kapsamlı bir şekilde eğitti. Bu bileşikler MRSA’ya karşı antibiyotik etkinlikleri açısından değerlendirildi. Model, bileşiklerin hem sonuçlarına hem de kimyasal yapılarına ilişkin verileri içeriyordu.
Potansiyel ilaçları belirlemek için araştırmacılar, bileşiklerin farklı insan hücre tipleri üzerindeki toksisitesini değerlendirmek için üç ek derin öğrenme modeli kullandılar. Ekip, bu toksisite tahminlerini antimikrobiyal aktivite verileriyle entegre ederek, minimum insan toksisitesiyle mikroplarla etkili bir şekilde mücadele eden bileşikleri belirledi. Piyasada bulunan yaklaşık 12 milyon bileşik taranarak MRSA’ya karşı öngörülen aktiviteye sahip beş farklı bileşik sınıfı tanımlandı.
