الأكثر مشاهدة

العلماء يكتشوفن أول مضادات حيوية جديدة منذ أكثر من 60 عاما باستخدام الذكاء الاصطناعي

تم اكتشاف فئة جديدة من المضادات الحيوية التي تستهدف بكتيريا المكورات العنقودية الذهبية المقاومة للأدوية (MRSA) باستخدام نماذج التعلم العميق ذات الشفافية العالية.

أظهر استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) قدرته على تغيير ديناميات المجال الطبي،.. حيث يساعد العلماء الآن في اكتشاف أول مضادات حيوية جديدة منذ 60 عاما.

اكتشاف مركب جديد قادر على القضاء على البكتيريا المقاومة للأدوية،.. والتي تسبب الآلاف من الوفيات سنويا حول العالم، يمكن أن يشكل نقطة تحول في مكافحة تحدي المقاومة للمضادات الحيوية.

قال البروفيسور جيمس كولينز، الذي يشغل منصب أستاذ الهندسة الطبية والعلوم في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، وهو أحد الباحثين: “كانت الفكرة هنا هي أننا يمكن أن نرى ما تعلمته النماذج لوضع تنبؤاتها بأن جزيئات معينة يمكن أن تكون فعالة كمضادات حيوية جيدة”.

وأضاف كولينز: “عملنا يوفر إطارا فعالا من حيث الزمن والموارد والرؤية الميكانيكية،.. بناء على هياكل كيميائية جديدة بطرق فريدة لم نشهدها من قبل، وتم نشر نتائج هذا العمل في مجلة  Nature، حيث شارك في تأليفها فريق متكون من 21 باحثا”.

إقرأ أيضا: التفاصيل الكاملة لأول قانون لتنظيم مجال الذكاء الاصطناعي

تهدف الدراسة إلى “فتح الصندوق الأسود”، حيث استخدم الفريق نموذجا للتعلم العميق لتوقع نشاط وسمية المركب الجديد. يشمل التعلم العميق استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم التلقائي واستخلاص الميزات من البيانات دون برمجة واضحة، ويطبق بشكل متزايد في مجال اكتشاف الأدوية لتسريع تحديد المرشحين المحتملين للأدوية وتوقع خصائصها وتحسين عملية تطوير الأدوية.

في هذه الحالة الخاصة، كان التركيز على المكورات العنقودية الذهبية المقاومة للميثيسيلين (MRSA). يمكن أن تتراوح العدوى بفيروس MRSA من التهابات جلدية بسيطة إلى حالات أخطر وربما تهدد الحياة، مثل التهاب الرئة والتهابات مجرى الدم.

نموذج تعلم عميق يفتح آفاقا جديدة لعلاج عدوى MRSA

تتكرر حالات الإصابة بجرثومة MRSA بمعدل يقترب من 150 ألف حالة سنويا في الاتحاد الأوروبي، مما يؤدي إلى وفاة حوالي 35 ألف شخص سنويا في التكتل بسبب العدوى المقاومة للمضادات الحيوية،.. وفقا للمركز الأوروبي للوقاية من الأمراض ومكافحتها (ECDC).

فريق من الباحثين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) قام بتدريب نموذج التعلم العميق على نطاق واسع باستخدام مجموعات البيانات الموسعة. لإنشاء بيانات التدريب، تم تقييم نشاط المضادات الحيوية ضد MRSA لحوالي 39,000 مركب. ثم تم إدخال البيانات الناتجة وتفاصيل التركيب الكيميائي للمركبات في النموذج.

أوضح فيليكس وونغ، الباحث ما بعد الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وأحد المؤلفين الرئيسيين للدراسة، قائلا: “ما قمنا به في هذه الدراسة هو فتح الصندوق الأسود. تتألف هذه النماذج من أعداد ضخمة من الحسابات التي تحاكي الاتصالات العصبية،.. ولا أحد حقا يعرف ما يحدث تحت الغطاء.”

اكتشاف مركب جديد “مضادات حيوية”

لتحسين عملية اختيار الأدوية المحتملة،.. اعتمد الباحثون على اكتشاف مركب جديد باستخدام ثلاثة نماذج إضافية للتعلم العميق. تم تدريب هذه النماذج على تقييم سمية المركبات على ثلاثة أنواع مختلفة من الخلايا البشرية.

من خلال دمج توقعات السمية هذه مع النشاط المضاد للميكروبات المعروف مسبقا،.. اختار الباحثون مركبات قادرة على مكافحة الميكروبات بفعالية مع الحد الأدنى من الأثر الضار على جسم الإنسان.

تم فحص حوالي 12 مليون مركب تجاري باستخدام هذه المجموعة من النماذج. أظهرت النتائج تحديد مركبات من خمس فئات مختلفة استنادا إلى بنى تحتية كيميائية معينة داخل الجزيئات،.. والتي كان من المتوقع أن تظهر نشاطا ضد MRSA.

بعد ذلك، أجروا اختبارات على حوالي 280 مركبا من هذه المركبات ضد جرثومة MRSA في البيئة المعملية،.. مما أسفر عن تحديد اثنين من المضادات الحيوية المرشحة الواعدة من نفس الفئة. في التجارب التي شملت نموذجين من الفئران، خفضت هذه المركبات عدد سكان جرثومة MRSA بعامل قدره 10.

- Advertisement -
مقالات ذات صلة