|
|
#30108 - อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์
ญารินดา
(ไม่ใช่สมาชิก)
|
เมื่อ » 2023-05-26 12:33:46 (IP : , ,49.228.97.13 ,, )
ด้วยการใช้อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ นักวิจัยจาก MIT และ McMaster University ได้ระบุยาปฏิชีวนะชนิดใหม่ที่สามารถฆ่าเชื้อแบคทีเรียชนิดหนึ่งที่เป็นสาเหตุของโรคติดเชื้อดื้อยาได้หลายชนิด
หากพัฒนาเพื่อใช้ในผู้ป่วย ยานี้อาจช่วยต่อต้าน เชื้อ Acinetobacter baumanniiซึ่งเป็นแบคทีเรียชนิดหนึ่งที่มักพบในโรงพยาบาล เกมบาคาร่า และอาจนำไปสู่โรคปอดอักเสบ เยื่อหุ้มสมองอักเสบ และการติดเชื้อร้ายแรงอื่นๆ จุลินทรีย์ยังเป็นสาเหตุสำคัญของการติดเชื้อในทหารที่ได้รับบาดเจ็บในอิรักและอัฟกานิสถาน" Acinetobacterสามารถอยู่รอดได้บนลูกบิดประตูและอุปกรณ์ของโรงพยาบาลเป็นระยะเวลานาน และมันสามารถรับเอายีนดื้อยาปฏิชีวนะจากสิ่งแวดล้อมของมัน เป็นเรื่องปกติมากที่จะพบเชื้อ A. baumannii ที่ดื้อต่อยาปฏิชีวนะเกือบทุกชนิด" Jonathan Stokes กล่าว อดีต postdoc ของ MIT ซึ่งปัจจุบันเป็นผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านชีวเคมีและวิทยาศาสตร์ชีวการแพทย์ที่มหาวิทยาลัย McMaster
นักวิจัยระบุตัวยาใหม่จากคลังสารประกอบยาที่มีศักยภาพเกือบ 7,000 ชนิด โดยใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่พวกเขาฝึกฝนเพื่อประเมินว่าสารประกอบทางเคมีจะยับยั้งการเจริญเติบโตของ A. baumannii หรือ ไม่
การค้นพบนี้ยังสนับสนุนสมมติฐานที่ว่า AI สามารถเร่งและขยายการค้นหายาปฏิชีวนะใหม่ของเราได้อย่างมาก ฉันตื่นเต้นที่งานนี้แสดงให้เห็นว่าเราสามารถใช้ AI เพื่อช่วยต่อสู้กับเชื้อโรคที่เป็นปัญหา เช่นA. baumanniiได้"
James Collins ศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมการแพทย์และวิทยาศาสตร์ของ Termeer ในสถาบันวิศวกรรมการแพทย์และวิทยาศาสตร์ (IMES) ของ MIT และภาควิชาวิศวกรรมชีวภาพ
Collins และ Stokes เป็นผู้เขียนอาวุโสของการศึกษาใหม่ ซึ่งปรากฏอยู่ในNature Chemical Biology ผู้เขียนนำของบทความนี้คือนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาของ McMaster University Gary Liu และ Denise Catacutan และอดีตบัณฑิต McMaster Khushi Rathod
การค้นพบยา
ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา แบคทีเรียก่อโรคหลายชนิดดื้อต่อยาปฏิชีวนะที่มีอยู่มากขึ้นเรื่อยๆ ในขณะที่มีการพัฒนายาปฏิชีวนะใหม่ๆ น้อยมาก
เมื่อหลายปีก่อน Collins, Stokes และศาสตราจารย์ MIT Regina Barzilay (ซึ่งเป็นผู้เขียนงานวิจัยชิ้นใหม่ด้วย) ออกเดินทางเพื่อต่อสู้กับปัญหาที่เพิ่มขึ้นนี้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่สามารถเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบต่างๆ ในวงกว้าง จำนวนข้อมูล Collins และ Barzilay ผู้ร่วมอำนวยการ Abdul Latif Jameel Clinic สำหรับ Machine Learning in Health ของ MIT หวังว่าแนวทางนี้จะสามารถนำมาใช้เพื่อระบุยาปฏิชีวนะชนิดใหม่ที่มีโครงสร้างทางเคมีแตกต่างจากยาที่มีอยู่
ในการสาธิตครั้งแรก นักวิจัยได้ฝึกอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุโครงสร้างทางเคมีที่สามารถยับยั้งการเจริญเติบโตของเชื้อE. coli ในหน้าจอที่มีสารประกอบมากกว่า 100 ล้านตัว อัลกอริธึมดังกล่าวให้โมเลกุลที่นักวิจัยเรียกว่า ฮาลิซิน ตามชื่อระบบปัญญาประดิษฐ์ใน "2001: A Space Odyssey" พวกเขาแสดงให้เห็นว่าโมเลกุลนี้สามารถฆ่าได้ไม่เพียง แต่E. coli เท่านั้น แต่ยังรวมถึงแบคทีเรียอีกหลายสายพันธุ์ที่ดื้อต่อการรักษา
"หลังจากรายงานฉบับนั้น เมื่อเราแสดงให้เห็นว่าวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องเหล่านี้สามารถทำงานได้ดีสำหรับงานค้นหายาปฏิชีวนะที่ซับซ้อน เราก็หันความสนใจไปที่สิ่งที่ฉันเห็นว่าเป็นศัตรูต่อสาธารณะอันดับ 1 สำหรับการติดเชื้อแบคทีเรียดื้อยาหลายชนิด ซึ่งก็คือAcinetobacter " สโต๊คส์กล่าวว่า
เราแนะนำ
เผยแพร่การติดเชื้อมัยโคแบคทีเรียที่ไม่เป็นวัณโรคในผู้ป่วยที่ติดเชื้อไวรัสภูมิคุ้มกันบกพร่อง
Li Liu และคณะ วารสารการแพทย์จีน พ.ศ. 2564
ความก้าวหน้าล่าสุดในกลยุทธ์การทำความสะอาดน้ำที่ปนเปื้อนด้วยยาปฏิชีวนะซัลโฟนาไมด์: การทบทวนตัวดูดซับและคุณสมบัติที่เกี่ยวข้อง
A. Martucci et al., นิตยสารแร่, 2014
วิศวกรรมฟาจ: ความก้าวหน้าทางอณูชีววิทยาและชีววิทยาสังเคราะห์ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มศักยภาพในการรักษาโรคของแบคทีเรียได้อย่างไร
Russell Brown และคณะ, Quant Biol, 2017
ยาปฏิชีวนะและการเปลี่ยนแปลงทางการเกษตร: การทำให้นมบริสุทธิ์และการปกป้องสุขภาพในยุคหลังสงคราม
KENDRA SMITH-HOWARD, ประวัติศาสตร์การเกษตร, 2010
ขับเคลื่อนโดย
เพื่อให้ได้ข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับแบบจำลองการคำนวณ นักวิจัยได้ทดลองA. baumanniiที่ปลูกในจานทดลองกับสารประกอบทางเคมีต่างๆ ประมาณ 7,500 ชนิด เพื่อดูว่าสารประกอบใดสามารถยับยั้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ได้ จากนั้นพวกเขาก็ป้อนโครงสร้างของแต่ละโมเลกุลเข้าไปในแบบจำลอง พวกเขายังบอกแบบจำลองว่าแต่ละโครงสร้างสามารถยับยั้งการเจริญเติบโตของแบคทีเรียได้หรือไม่ สิ่งนี้ทำให้อัลกอริทึมสามารถเรียนรู้คุณสมบัติทางเคมีที่เกี่ยวข้องกับการยับยั้งการเจริญเติบโต
เมื่อแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมแล้ว นักวิจัยจะใช้แบบจำลองนี้เพื่อวิเคราะห์ชุดของสารประกอบ 6,680 ชนิดที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ซึ่งมาจากศูนย์เปลี่ยนยาใหม่ (Drug Repurposing Hub) ที่ Broad Institute การวิเคราะห์นี้ซึ่งใช้เวลาน้อยกว่าสองชั่วโมง ทำให้ได้คะแนนสูงสุดไม่กี่ร้อยรายการ ในจำนวนนี้ นักวิจัยเลือก 240 รายการเพื่อทดสอบในห้องปฏิบัติการ โดยเน้นที่สารประกอบที่มีโครงสร้างแตกต่างจากยาปฏิชีวนะหรือโมเลกุลที่มีอยู่จากข้อมูลการฝึกอบรม
การทดสอบเหล่านั้นให้ยาปฏิชีวนะ 9 ชนิด รวมทั้งยาที่มีศักยภาพมาก สารประกอบนี้ซึ่งเดิมมีการสำรวจว่าเป็นยารักษาโรคเบาหวาน มีประสิทธิภาพอย่างมากในการฆ่าA. baumanniiแต่ไม่มีผลต่อแบคทีเรียชนิดอื่นๆ รวมทั้งPseudomonas aeruginosa , Staphylococcus aureusและEnterobacteriaceae ที่ดื้อต่อ carbapenem
ความสามารถในการฆ่า "สเปกตรัมแคบ" นี้เป็นคุณลักษณะที่พึงประสงค์สำหรับยาปฏิชีวนะ เนื่องจากช่วยลดความเสี่ยงของแบคทีเรียที่แพร่กระจายการดื้อยาอย่างรวดเร็ว ข้อดีอีกประการหนึ่งคือ ยานี้น่าจะละเว้นแบคทีเรียที่เป็นประโยชน์ซึ่งอาศัยอยู่ในลำไส้ของมนุษย์ และช่วยยับยั้งการติดเชื้อฉวยโอกาส เช่น เชื้อClostridium difficile
Stokes กล่าวว่า "ยาปฏิชีวนะมักต้องได้รับการบริหารอย่างเป็นระบบ และสิ่งสุดท้ายที่คุณต้องการทำคือทำให้เกิด dysbiosis อย่างมีนัยสำคัญ และทำให้ผู้ป่วยเหล่านี้ติดเชื้อทุติยภูมิ" Stokes กล่าว
กลไกใหม่
ในการศึกษาในหนู นักวิจัยพบว่ายาที่มีชื่อว่า abaucin สามารถรักษาแผลติดเชื้อที่เกิดจากA. baumanniiได้ พวกเขายังแสดงให้เห็นในการทดสอบในห้องปฏิบัติการว่ามันใช้ได้ผลกับสายพันธุ์ A. baumanniiที่ดื้อยาหลายชนิดที่แยกได้จากผู้ป่วยที่เป็นมนุษย์
การทดลองเพิ่มเติมเปิดเผยว่ายาฆ่าเซลล์โดยรบกวนกระบวนการที่เรียกว่าไลโปโปรตีนทราฟฟิก ซึ่งเซลล์ใช้เพื่อขนส่งโปรตีนจากภายในเซลล์ไปยังซองเซลล์ ยาดูเหมือนจะยับยั้ง LolE ซึ่งเป็นโปรตีนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการนี้
แบคทีเรีย แกรมลบทั้งหมดแสดงเอนไซม์นี้ ดังนั้นนักวิจัยจึงประหลาดใจที่พบว่าอะบาวซินเลือกเป้าหมายที่A. baumannii มาก พวกเขาตั้งสมมติฐานว่าความแตกต่างเล็กน้อยในวิธีที่A. baumanniiปฏิบัติภารกิจนี้อาจส่งผลต่อการเลือกใช้ยา
"เรายังไม่ได้สรุปข้อมูลที่ได้มาจากการทดลอง แต่เราคิดว่าเป็นเพราะA. baumanniiทำการค้า lipoprotein แตกต่างจากสปีชีส์แกรมลบอื่นเล็กน้อย เราเชื่อว่านั่นคือเหตุผลที่เราได้รับกิจกรรมสเปกตรัมแคบนี้" Stokes กล่าว .
ห้องปฏิบัติการของ Stokes กำลังทำงานร่วมกับนักวิจัยคนอื่นๆ ที่ McMaster เพื่อปรับคุณสมบัติทางยาของสารประกอบให้เหมาะสมที่สุด โดยหวังว่าจะพัฒนามันเพื่อใช้ในผู้ป่วยในที่สุด
นักวิจัยยังวางแผนที่จะใช้วิธี การสร้างแบบจำลองเพื่อระบุยาปฏิชีวนะที่เป็นไปได้สำหรับการติดเชื้อดื้อยาประเภทอื่นๆ รวมถึงเชื้อที่เกิดจากStaphylococcus aureusและPseudomonas aeruginosa
การวิจัยได้รับทุนจาก David Braley Center for Antibiotic Discovery, Weston Family Foundation, Audacious Project, C3.ai Digital Transformation Institute, Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health, DTRA Discovery of Medical Countermeasures Against New and โปรแกรม Emerging Threats, โปรแกรม DARPA Accelerated Molecular Discovery, สถาบันวิจัยสุขภาพแห่งแคนาดา, Genome Canada, คณะวิทยาศาสตร์สุขภาพแห่งมหาวิทยาลัย McMaster, ครอบครัว Boris, ทุน Marshall และโครงการ Department of Energy Biological and Environmental Research
|
หปฟป
(ไม่ใช่สมาชิก)
|
ข้อความที่ 1 เมื่อ » 2023-06-27 18:17:58 (IP : , ,49.228.204.87 ,, )
ปล้นง่ายได้เงินจริง พร้อมปล้นชนทุกค่าย berlin777
|
|
|
.png)
