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Um novo estudo usou o aprendizado de m谩quina para prever novos antibi贸ticos potenciais no microbioma global, que os autores do 馃攽 trabalho dizem marcar um avan莽o significativo na utiliza莽茫o da intelig锚ncia artificial galera ponto bet pesquisas sobre resist锚ncia a antibi贸tico.
O relat贸rio, publicado quarta-feira 馃攽 na revista Cell detalha as descobertas de cientistas que usaram um algoritmo para minerar a "integridade da diversidade microbiana 馃攽 existente sobre o planeta Terra - ou uma enorme representa莽茫o disso 鈥?e encontrar quase 1 milh茫o novas mol茅culas codificadas 馃攽 galera ponto bet toda essa mat茅ria escura microbial", disse C茅sar De la Fuente. Autor do estudo 茅 professor no University of Pennsylvania 馃攽 (University).
Sem esse algoritmo, disse De la Fuente os cientistas teriam que usar m茅todos tradicionais como coletar 谩gua e solo para 馃攽 encontrar mol茅culas dentro dessas amostras. Isso pode ser desafiador porque micr贸bios est茫o galera ponto bet toda parte 鈥?do oceano ao intestino 馃攽 humano 鈥?
"Ter铆amos levado muitos, tantos e muito anos para fazer isso mas com um algoritmo podemos classificar atrav茅s de grandes 馃攽 quantidades da informa莽茫o que apenas acelera o processo", disse De la Fuente.
A pesquisa 茅 urgente para a sa煤de p煤blica, disse 馃攽 o autor do estudo porque galera ponto bet 2024 essa resist锚ncia antimicrobiana causou mais de 1,2 milh茫o mortes. Esse n煤mero pode aumentar 馃攽 at茅 10 milh玫es por ano no 2050 segundo dados da Organiza莽茫o Mundial das Sa煤des (OMS).
De la Fuente disse que v锚 馃攽 o estudo, cujo produziu 鈥渙 maior esfor莽o de descoberta antibi贸tica j谩 feito鈥? como um momento decisivo nos benef铆cios potenciais da 馃攽 intelig锚ncia artificial para pesquisa. Ele reconheceu ainda mais a possibilidade dos maus atores "de desenvolverem modelos AI com vista ao 馃攽 desenvolvimento das toxinas".
".
Ele disse que seu laborat贸rio implementou salvaguardas para armazen谩-las e garantir mol茅culas n茫o s茫o capazes de autorreplicar. Notavelmente, 馃攽 as prote莽玫es da bioseguran莽a foram desnecess谩ria neste estudo porque eram "mol茅culaes inerte".
Embora a intelig锚ncia artificial tenha se tornado uma quest茫o 馃攽 de bot茫o quente nos 煤ltimos anos, De la Fuente disse que come莽ou usando IA na pesquisa sobre antibi贸ticos h谩 cerca 馃攽 da d茅cada.
"Conseguimos apenas acelerar a descoberta de antibi贸ticos", disse De la Fuente. 鈥淓nt茫o, galera ponto bet vez da necessidade cinco ou seis 馃攽 anos para chegar com um candidato agora no computador podemos encontrar centenas e milhares deles鈥?
Antes de a Food and Drug 馃攽 Administration dos EUA aprovar um antibi贸tico, ele normalmente passa por anos galera ponto bet estudos laboratoriais e ensaios cl铆nicos. Esses v谩rios est谩gios 馃攽 podem levar 10 ou 20 ano... [
Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genoma armazenados galera ponto bet bancos de dados 馃攽 publicamente dispon铆veis para procurar trecho do DNA que pudesse ter atividade antimicrobiana.Para validar essas previs玫es usaram qu铆mica na s铆ntese 100 馃攽 dessas mol茅culas no laborat贸rio a fim ent茫o test谩las com o objetivo determinar se poderiam realmente matar bact茅rias incluindo "alguns dos 馃攽 pat贸geno mais perigosos da nossa sociedade", disse De la Fuente 鈥?
79% das mol茅culas, que eram representativas de 1 milh茫o descobertas 馃攽 por cientistas e pesquisadores do laborat贸rio americano da Universidade Federal dos Estados Unidos (EUA), poderiam matar pelo menos um micr贸bio 馃攽 鈥?o mesmo significando poder servir como antibi贸tico potencial.
A resist锚ncia aos antibi贸ticos 茅 uma preocupa莽茫o crescente devido ao uso indevido 馃攽 e excessivo de antimicrobianos galera ponto bet seres humanos, animais ou plantas.
Os autores do estudo disponibilizaram esses dados e c贸digos gratuitamente para 馃攽 qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avan莽ar a ci锚ncia, beneficiar 脿 humanidade", disse De La Fuente.
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Ele espera quegalera ponto betequipe e outros pesquisadores realizem investiga莽玫es adicionais sobre os principais candidatos para potenciais 馃攽 antibi贸ticos. "Ent茫o, se isso correr bem vai passar 脿 fase um dos ensaios cl铆nicos mas ainda estamos longe disso", 馃攽 disse ele."
O Google DeepMind lan莽ou recentemente a 煤ltima vers茫o do AlphaFold, um programa que prev锚 como as prote铆nas ir茫o interagir 馃攽 com outras mol茅culas e 铆ons. Isso poderia produzir avan莽os galera ponto bet campos t茫o variados quanto terapia contra o c芒ncer ou resili锚ncia 馃攽 de culturas
Lisa Messeri, antrop贸loga de tecnologia da Universidade Yale disse que o aprendizado e IA s茫o "certamente excelentes para alguns 馃攽 projetos galera ponto bet ci锚ncia", mas n茫o 茅 tudo.
鈥淣贸s simplesmente pedimos que os pesquisadores e programas de pesquisa continuem a ser cuidadosos 馃攽 sobre quando eles escolhem aplicar esses m茅todos, n茫o restringindo projetos galera ponto bet vez do uso dessas ferramentas muito focada鈥? disse ela.
Alguns 馃攽 levantaram preocupa莽玫es sobre a IA, incluindo que ela poderia substituir os humanos galera ponto bet certos trabalhos 鈥?especificamente na realiza莽茫o de 馃攽 pesquisas cient铆ficas.
De la Fuente argumenta que a IA envolver谩 uma colabora莽茫o entre humanos e m谩quinas.
Anthony Gitter, professor associado de bioestat铆stica 馃攽 e inform谩tica m茅dica da Universidade do Wisconsin-Madison que BR aprendizado autom谩tico galera ponto bet experimentos biol贸gicos diz: 鈥淎 import芒ncia dos avan莽os鈥?no 馃攽 papel celular foi devido 脿 pesquisa sobre a biotecnologia.
鈥淎 import芒ncia desta pesquisa 茅 que ela aproveita com sucesso dados gen么micos 馃攽 microbiano, BR o aprendizado de m谩quina para identificar os pept铆dio e estuda extensivamente esses p茅ptido previstos computacionalmente ou experimentalMENTE a 馃攽 fim mostrar por qu锚 eles s茫o valiosos鈥? disse Gitter.
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