Pesquisadores americanos utilizaram um modelo de IA para buscar compostos que possam combater a bactéria resistente a medicamentos, que pode se espalhar por hospitais e é responsável por até 120.000 mortes em todo o mundo a cada ano.
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Ao aproveitar o modelo de inteligência robótica, os cientistas conseguiram decifrar o tipo de informação que o modelo de aprendizado profundo usou para fazer suas previsões de eficácia de antibióticos.
Os pesquisadores esperam que esse conhecimento possa ajudá-los a projetar medicamentos adicionais que possam ser ainda mais eficazes do que aqueles identificados pelo modelo e que possam ajudar a salvar milhões de vidas em todo o mundo.
O estudo, publicado na revista Nature, faz parte do Projeto Antibióticos-AI no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), que busca descobrir novas classes de antibióticos contra sete tipos de bactérias letais ao longo de sete anos.
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Nos últimos anos, pesquisadores do MIT começaram a utilizar o aprendizado profundo, um tipo de inteligência artificial (IA) que imita a forma como os humanos adquirem certos tipos de conhecimento, para tentar encontrar novos antibióticos.
Até o momento, seu trabalho produziu possíveis medicamentos contra Acinetobacter baumannii, uma bactéria frequentemente encontrada em hospitais, e muitas outras bactérias resistentes a medicamentos.
Sobre a importância das descobertas do estudo, James Collins, professor de Engenharia Médica e Ciência no MIT, disse: “A percepção aqui foi que pudemos ver o que estava sendo aprendido pelos modelos para fazer suas previsões de que certas moléculas seriam boas como antibióticos.
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“Nosso trabalho fornece um arcabouço que é eficiente em termos de tempo, de recursos e mecanicamente esclarecedor, do ponto de vista da estrutura química, de maneiras que não tínhamos até agora.”
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