Недавнее исследование, опубликованное в журнале Cell, привлекло внимание ученых за использование машинного обучения для предсказания новых потенциальных антибиотиков в глобальном микробиоме.

Авторы этого исследования утверждают, что это означает значительный прогресс в использовании искусственного интеллекта в исследованиях устойчивости к антибиотикам.

«На это потребовалось бы много, много, много, много лет, но с помощью алгоритма мы можем сортировать огромные объемы информации, и это только ускоряет процесс», — сказал Сезар де ла Фуэнте, автор исследования и профессор Пенсильванского университета.

Ученые использовали алгоритм для исследования микробного разнообразия на Земле и обнаружили почти 1 миллион новых молекул, которые могут иметь антибактериальную активность. Это исследование может иметь ключевое значение для общественного здравоохранения, учитывая растущую угрозу устойчивости к антибиотикам.

Ученые отметили, что 79% из 1 миллиона обнаруженных молекул могли иметь потенциал в качестве антибиотиков. Данные и код исследования были сделаны общедоступными для всех исследователей с целью дальнейшего развития в этой области.

Это не единственное исследование, где применяется искусственный интеллект. Исследования, такие как Google DeepMind AlphaFold, предсказывают взаимодействия белков и молекул, открывая новые возможности в области лечения рака и устойчивости растений.