ゲッティイメージズ人工知能は、薬物耐性go病とMRSAを殺す可能性のある2つの新しい潜在的な抗生物質を発明したと、研究者は明らかにした。
薬物はAIによって原子ごとに設計され、実験室および動物試験でスーパーバグを殺しました。
2つの化合物には、処方される前に、長年の洗練と臨床試験がまだ必要です。
しかし、マサチューセッツ工科大学（MIT）チームは、AIが抗生物質発見で「第二の黄金時代」を開始できると言います。
抗生物質は細菌を殺しますが、治療に抵抗する感染症は現在、年間100万人以上の死亡を引き起こしています。
抗生物質を過度に使用することで、バクテリアが進化して薬物の効果をかわすのに役立ち、何十年にもわたって新しい抗生物質が不足しています。
研究者は以前、AIを使用して、新しい抗生物質になる可能性のあるものを特定するために、何千もの既知の化学物質を介してトロールしています。
現在、MITチームは、生成AIを使用して性感染症のgo病の最初の場所で抗生物質を設計し、潜在的に死んだMRSA（メチシリン耐性黄色ブドウ球菌）のために抗生物質を設計することにより、さらに一歩進んでいます。
Journal Cellに掲載された彼らの研究は、存在しないか、まだ発見されていないものを含む3億3,000万の化合物を尋問しました。
科学者は、さまざまな種のバクテリアの成長を遅らせるかどうかに関するデータとともに、既知の化合物の化学構造を与えることにより、AIを訓練しました。
AIは、炭素、酸素、水素、窒素などの原子で構築されたさまざまな分子構造によって細菌がどのように影響を受けるかを学びます。
次に、2つのアプローチがAIを使用して新しい抗生物質を設計しようと試みました。最初は、サイズが8〜19個の原子、そこから構築された数百万の化学断片のライブラリを検索することにより、有望な出発点を特定しました。 2番目は、AIに最初から自由な手綱を与えました。
設計プロセスは、現在の抗生物質に似すぎているように見えるものを除草しました。また、彼らが石鹸ではなく薬を発明していることを確認し、人間に有毒であると予測されるものを除外しようとしました。
科学者はAIを使用して、go病とMRSAの抗生物質を作成しました。これは、皮膚に無害に存在するが、体に入ると深刻な感染を引き起こす可能性があります。
製造されると、主要な設計は、研究室の細菌と感染したマウスでテストされ、2つの新しい潜在的な薬物が生じました。
と「生成AIを使用して完全に新しい抗生物質を設計できることを示しているため、私たちは興奮しています」とMITのJames Collins教授はBBCに語ります。
「AIは、安くかつ迅速かつこのようにして分子を思いつくことができ、武器を拡大し、スーパーバグの遺伝子に対する知恵の戦いで本当に足を踏み入れることができます。」
しかし、彼らは臨床試験の準備ができておらず、薬物は、人々でそれらをテストする長いプロセスが始まる前に、洗練を洗練する必要があります。
フレミングイニシアチブとインペリアルカレッジロンドンのアンドリューエドワーズ博士は、「新しい抗生物質を特定するための新しいアプローチを示す」ため、「非常に重要な」「非常に重要」であると述べた。
しかし、彼は次のように付け加えました。「AIは創薬と開発を劇的に改善することを約束しますが、安全性と有効性のテストに関しては、ハードヤードを行う必要があります。」
これは、実験薬が最後に患者に処方されることを保証することなく、長くて高価なプロセスである可能性があります。
一部の人々は、改善のためにより広くAI創薬を求めています。コリンズ教授は、薬物が実験室でどれほどうまく機能するかを超えて、体内の有効性のより良い予測因子になるような「より良いモデルが必要だ」と言います。
また、AIデザインがどれほど挑戦的であるかについての問題もあります。理論的に設計された上位80のgo病治療のうち、薬を作成するために合成されたのは2つだけでした。
ワーウィック大学のクリス・ダウソン教授は、この研究は「クール」であり、AIが「耐性の出現に反する抗生物質発見のツールとしての重要な前進」であることを示した。
しかし、彼は、薬物耐性感染症を考慮している経済的問題もあると説明します – 「商業的価値のない薬をどのように作るのですか？」
新しい抗生物質が発明された場合、理想的には、その有効性を維持するために可能な限り少なく使用し、誰もが利益を上げるのが難しくなります。
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