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Um novo estudo usou o aprendizado de máquina para prever novos antibióticos potenciais no microbioma global, que os autores do ❤️ trabalho dizem marcar um avanço significativo na utilização da inteligência artificial cs bet pesquisas sobre resistência a antibiótico.

O relatório, publicado quarta-feira ❤️ na revista Cell detalha as descobertas de cientistas que usaram um algoritmo para minerar a "integridade da diversidade microbiana ❤️ existente sobre o planeta Terra - ou uma enorme representação disso – e encontrar quase 1 milhão novas moléculas codificadas ❤️ cs bet toda essa matéria escura microbial", disse César De la Fuente. Autor do estudo é professor no University of Pennsylvania ❤️ (University).

Sem esse algoritmo, disse De la Fuente os cientistas teriam que usar métodos tradicionais como coletar água e solo para ❤️ encontrar moléculas dentro dessas amostras. Isso pode ser desafiador porque micróbios estão cs bet toda parte – do oceano ao intestino ❤️ humano ”.

"Teríamos levado muitos, tantos e muito anos para fazer isso mas com um algoritmo podemos classificar através de grandes ❤️ quantidades da informação que apenas acelera o processo", disse De la Fuente.

A pesquisa é urgente para a saúde pública, disse ❤️ o autor do estudo porque cs bet 2024 essa resistência antimicrobiana causou mais de 1,2 milhão mortes. Esse número pode aumentar ❤️ até 10 milhões por ano no 2050 segundo dados da Organização Mundial das Saúdes (OMS).

De la Fuente disse que vê ❤️ o estudo, cujo produziu “o maior esforço de descoberta antibiótica já feito”, como um momento decisivo nos benefícios potenciais da ❤️ inteligência artificial para pesquisa. Ele reconheceu ainda mais a possibilidade dos maus atores "de desenvolverem modelos AI com vista ao ❤️ desenvolvimento das toxinas".

".

Ele disse que seu laboratório implementou salvaguardas para armazená-las e garantir moléculas não são capazes de autorreplicar. Notavelmente, ❤️ as proteções da biosegurança foram desnecessária neste estudo porque eram "moléculaes inerte".

Embora a inteligência artificial tenha se tornado uma questão ❤️ de botão quente nos últimos anos, De la Fuente disse que começou usando IA na pesquisa sobre antibióticos há cerca ❤️ da década.

"Conseguimos apenas acelerar a descoberta de antibióticos", disse De la Fuente. “Então, cs bet vez da necessidade cinco ou seis ❤️ anos para chegar com um candidato agora no computador podemos encontrar centenas e milhares deles”.

Antes de a Food and Drug ❤️ Administration dos EUA aprovar um antibiótico, ele normalmente passa por anos cs bet estudos laboratoriais e ensaios clínicos. Esses vários estágios ❤️ podem levar 10 ou 20 ano... [

Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genoma armazenados cs bet bancos de dados ❤️ publicamente disponíveis para procurar trecho do DNA que pudesse ter atividade antimicrobiana.Para validar essas previsões usaram química na síntese 100 ❤️ dessas moléculas no laboratório a fim então testálas com o objetivo determinar se poderiam realmente matar bactérias incluindo "alguns dos ❤️ patógeno mais perigosos da nossa sociedade", disse De la Fuente ”.

79% das moléculas, que eram representativas de 1 milhão descobertas ❤️ por cientistas e pesquisadores do laboratório americano da Universidade Federal dos Estados Unidos (EUA), poderiam matar pelo menos um micróbio ❤️ – o mesmo significando poder servir como antibiótico potencial.

A resistência aos antibióticos é uma preocupação crescente devido ao uso indevido ❤️ e excessivo de antimicrobianos cs bet seres humanos, animais ou plantas.

Os autores do estudo disponibilizaram esses dados e códigos gratuitamente para ❤️ qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avançar a ciência, beneficiar à humanidade", disse De La Fuente.

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após ❤️ a promoção da newsletter;

Ele espera que cs bet equipe e outros pesquisadores realizem investigações adicionais sobre os principais candidatos para potenciais ❤️ antibióticos. "Então, se isso correr bem vai passar à fase um dos ensaios clínicos mas ainda estamos longe disso", ❤️ disse ele."

O Google DeepMind lançou recentemente a última versão do AlphaFold, um programa que prevê como as proteínas irão interagir ❤️ com outras moléculas e íons. Isso poderia produzir avanços cs bet campos tão variados quanto terapia contra o câncer ou resiliência ❤️ de culturas

Lisa Messeri, antropóloga de tecnologia da Universidade Yale disse que o aprendizado e IA são "certamente excelentes para alguns ❤️ projetos cs bet ciência", mas não é tudo.

“Nós simplesmente pedimos que os pesquisadores e programas de pesquisa continuem a ser cuidadosos ❤️ sobre quando eles escolhem aplicar esses métodos, não restringindo projetos cs bet vez do uso dessas ferramentas muito focada”, disse ela.

Alguns ❤️ levantaram preocupações sobre a IA, incluindo que ela poderia substituir os humanos cs bet certos trabalhos – especificamente na realização de ❤️ pesquisas científicas.

De la Fuente argumenta que a IA envolverá uma colaboração entre humanos e máquinas.

Anthony Gitter, professor associado de bioestatística ❤️ e informática médica da Universidade do Wisconsin-Madison que BR aprendizado automático cs bet experimentos biológicos diz: “A importância dos avanços” no ❤️ papel celular foi devido à pesquisa sobre a biotecnologia.

“A importância desta pesquisa é que ela aproveita com sucesso dados genômicos ❤️ microbiano, BR o aprendizado de máquina para identificar os peptídio e estuda extensivamente esses péptido previstos computacionalmente ou experimentalMENTE a ❤️ fim mostrar por quê eles são valiosos”, disse Gitter.

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