ساعد الذكاء الاصطناعي العلماء على إيجاد مركب مضاد حيوي قوي يمكن استخدامه لقتل أخطر الفيروسات في العالم اليوم.
واستخدم الفريق ، برئاسة أستاذين ريجينا برزيلاي وجيمس كولينز من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، خوارزمية للتعلم الآلي لمسح وفحص قاعدة بيانات المركبات الكيميائية.
هدفهم هو العثور على أفضل المضادات الحيوية الجديدة المضادة للبكتيريا ، مع صيغة مختلفة عن المضادات الحيوية الموجودة قدر الإمكان.
وفقا لنتائج البحوث التي نشرت في مجلة Cell ، فقد وجد برزيلاي وكولينز مركب مضاد حيوي واختبره على الفئران. هذا المركب يقتل بنجاح البكتيريا التي كانت مقاومة لجميع المضادات الحيوية الحالية.
وفقا للباحثين ، هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها استخدام الذكاء الاصطناعي - وخاصة خوارزميات التعلم الآلي التي يمكنها صقل قدراتها - للعثور على مضادات حيوية جديدة.
وقال الباحث كيث كولينز من معهد العلوم والتكنولوجيا الطبية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في بيان:
"نريد تطوير منصة تتيح لنا الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي للدخول في حقبة جديدة في اكتشاف المضادات الحيوية".
"أسفرت استراتيجيتنا عن اكتشاف هذا الجزيء المذهل. ويمكن القول إنه أحد أقوى المضادات الحيوية التي اكتشفها البشر على الإطلاق".
تشير التقديرات إلى أن أكثر من 700000 شخص يموتون من البكتيريا المقاومة للمضادات الحيوية كل عام في جميع أنحاء العالم. إذا لم نقدم حلولا قوية في الوقت الحالي، فإن الأمم المتحدة تقول إن العدد قد يرتفع إلى 10 ملايين بحلول عام 2050.
هذا يجعل العثور على مضاد حيوي جديد مهمة حاسمة. في السنوات القليلة الماضية، ركز اتجاه أبحاث المضادات الحيوية على عدد محدود فقط من الأهداف، بما في ذلك بعض المضادات الحيوية المكتشفة حديثًا والتي لها نفس الصيغة مع المضادات الحيوية الموجودة.
دخول المناطق البرية الجديدة، وفحص وصيد مجموعة جديدة كاملة من المركبات الكيميائية، تختلف عن المضادات الحيوية القائمة، وهنا يجد علماء معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا مهمتهم ، بسلاح قوي واحد لديهم: الذكاء الاصطناعي.
وقال برزيلاي:
"نستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج جزيئية افتراضية ومن ثم التنبؤ بخصائصها المضادة للميكروبات". "عادة ، يجب إجراء مثل هذه التحسينات في المختبر ، إذا كان الأمر كذلك فهي بطيئة ومكلفة للغاية. الآن ، يمكن للآلة [مع الذكاء الاصطناعي] عرض مئات الملايين من المجموعات. من أجل تحديد العديد من المرشحين للاختبار."
"التكلفة المنخفضة لهذه الاستراتيجية تسمح لنا باستكشاف مساحة كبيرة من المركبات ، بينما نقوم باختبار المركبات فقط ذات الإمكانات الواضحة. هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد جزيء مضاد حيوي جديد".
halicin: مضاد حيوي يكشفهَ الذكاء الاصطناعي!
للقيام بذلك ، كان على الباحثين أولاً تدريب خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بهم ، لتحديد خصائص المادة الكيميائية التي تسمح لها بالقضاء على بكتيريا E.coli (الإشريكية القولونية). بعد أن تم تدريب الخوارزمية على هذا النحو ، قام الفريق بوضعها ضوئيًا من خلال قاعدة بيانات تضم حوالي 6000 مادة كيميائية دوائية.خلال هذه العملية، حددت الخوارزمية مركب الجاذبية الذي أطلقوا عليه اسم "halicin". استنادًا إلى خواصه ، تنبأ الذكاء الاصطناعي بهذا ليكون مضادًا حيويًا فعالًا ، وسيعمل على مبادئ مختلفة عن المضادات الحيوية الموجودة. تحليل إضافي يدل على أن halicin لا يسمم الخلايا.
الخطوة التالية هي اختباره. قام الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بتطوير البكتيريا الموجودة في أطباق أجار ووجدوا أن الهليسين قتلهم. هذا يسمح لهم بالتقدم إلى نموذج اختبار على الفئران.
تم حقن الفئران بسلالة من A. baumannii ، والتي تقاوم جميع المضادات الحيوية. أظهر halicin مرة أخرى فعاليته. قام المجمع بمسح A. baumannii وساعد الفئران على التعافي بعد يوم واحد فقط.
ليس ذلك فحسب ، لكن الفريق يقول إنه لأنه مركب جديد تمامًا ، بعيدًا عن المضادات الحيوية الموجودة ، يصعب أيضًا مقاومة الهالسين. أظهرت الاختبارات أن الإشريكية القولونية المعرضة للهاليسين (halicin) بشكل مستمر لمدة شهر لم تتطور لمقاومتها.
باستخدام خوارزمية المسح الضوئي من خلال ZINC15، وهي قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على حوالي 1.5 مليار مركب كيميائي ، يواصل علماء معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا العثور على 23 مضاداً آخر لديهم إمكانيات مضادة للجراثيم. كما في halicin.
تشير الاختبارات المعملية إلى أن ثمانية من المركبات الـ 23 قد تصبح أيضًا مضادات حيوية جديدة. في المستقبل القريب ، سيستمر اختبارهم على الفئران.
بالإضافة إلى العثور على مركبات جديدة للمضادات الحيوية، يأمل الباحثون أن يتمكن عملهم أيضًا من تصميم مضادات حيوية أقوى ، وذلك بفضل الخصائص المحسنة لمركبات الأدوية الموجودة المستخدمة حالياً.