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Publicado por admin • 2024/11/15 11:00:00



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Um novo estudo usou o aprendizado de máquina para prever novos antibióticos potenciais no microbioma global, que os autores do 👄 trabalho dizem marcar um avanço significativo na utilização da inteligência artificial poisson bet pesquisas sobre resistência a antibiótico.

O relatório, publicado quarta-feira 👄 na revista Cell detalha as descobertas de cientistas que usaram um algoritmo para minerar a "integridade da diversidade microbiana 👄 existente sobre o planeta Terra - ou uma enorme representação disso – e encontrar quase 1 milhão novas moléculas codificadas 👄 poisson bet toda essa matéria escura microbial", disse César De la Fuente. Autor do estudo é professor no University of Pennsylvania 👄 (University).

Sem esse algoritmo, disse De la Fuente os cientistas teriam que usar métodos tradicionais como coletar água e solo para 👄 encontrar moléculas dentro dessas amostras. Isso pode ser desafiador porque micróbios estão poisson bet toda parte – do oceano ao intestino 👄 humano ”.

"Teríamos levado muitos, tantos e muito anos para fazer isso mas com um algoritmo podemos classificar através de grandes 👄 quantidades da informação que apenas acelera o processo", disse De la Fuente.

A pesquisa é urgente para a saúde pública, disse 👄 o autor do estudo porque poisson bet 2024 essa resistência antimicrobiana causou mais de 1,2 milhão mortes. Esse número pode aumentar 👄 até 10 milhões por ano no 2050 segundo dados da Organização Mundial das Saúdes (OMS).

De la Fuente disse que vê 👄 o estudo, cujo produziu “o maior esforço de descoberta antibiótica já feito”, como um momento decisivo nos benefícios potenciais da 👄 inteligência artificial para pesquisa. Ele reconheceu ainda mais a possibilidade dos maus atores "de desenvolverem modelos AI com vista ao 👄 desenvolvimento das toxinas".

".

Ele disse que seu laboratório implementou salvaguardas para armazená-las e garantir moléculas não são capazes de autorreplicar. Notavelmente, 👄 as proteções da biosegurança foram desnecessária neste estudo porque eram "moléculaes inerte".

Embora a inteligência artificial tenha se tornado uma questão 👄 de botão quente nos últimos anos, De la Fuente disse que começou usando IA na pesquisa sobre antibióticos há cerca 👄 da década.

"Conseguimos apenas acelerar a descoberta de antibióticos", disse De la Fuente. “Então, poisson bet vez da necessidade cinco ou seis 👄 anos para chegar com um candidato agora no computador podemos encontrar centenas e milhares deles”.

Antes de a Food and Drug 👄 Administration dos EUA aprovar um antibiótico, ele normalmente passa por anos poisson bet estudos laboratoriais e ensaios clínicos. Esses vários estágios 👄 podem levar 10 ou 20 ano... [

Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genoma armazenados poisson bet bancos de dados 👄 publicamente disponíveis para procurar trecho do DNA que pudesse ter atividade antimicrobiana.Para validar essas previsões usaram química na síntese 100 👄 dessas moléculas no laboratório a fim então testálas com o objetivo determinar se poderiam realmente matar bactérias incluindo "alguns dos 👄 patógeno mais perigosos da nossa sociedade", disse De la Fuente ”.

79% das moléculas, que eram representativas de 1 milhão descobertas 👄 por cientistas e pesquisadores do laboratório americano da Universidade Federal dos Estados Unidos (EUA), poderiam matar pelo menos um micróbio 👄 – o mesmo significando poder servir como antibiótico potencial.

A resistência aos antibióticos é uma preocupação crescente devido ao uso indevido 👄 e excessivo de antimicrobianos poisson bet seres humanos, animais ou plantas.

Os autores do estudo disponibilizaram esses dados e códigos gratuitamente para 👄 qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avançar a ciência, beneficiar à humanidade", disse De La Fuente.

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após 👄 a promoção da newsletter;

Ele espera quepoisson betequipe e outros pesquisadores realizem investigações adicionais sobre os principais candidatos para potenciais 👄 antibióticos. "Então, se isso correr bem vai passar à fase um dos ensaios clínicos mas ainda estamos longe disso", 👄 disse ele."

O Google DeepMind lançou recentemente a última versão do AlphaFold, um programa que prevê como as proteínas irão interagir 👄 com outras moléculas e íons. Isso poderia produzir avanços poisson bet campos tão variados quanto terapia contra o câncer ou resiliência 👄 de culturas

Lisa Messeri, antropóloga de tecnologia da Universidade Yale disse que o aprendizado e IA são "certamente excelentes para alguns 👄 projetos poisson bet ciência", mas não é tudo.

“Nós simplesmente pedimos que os pesquisadores e programas de pesquisa continuem a ser cuidadosos 👄 sobre quando eles escolhem aplicar esses métodos, não restringindo projetos poisson bet vez do uso dessas ferramentas muito focada”, disse ela.

Alguns 👄 levantaram preocupações sobre a IA, incluindo que ela poderia substituir os humanos poisson bet certos trabalhos – especificamente na realização de 👄 pesquisas científicas.

De la Fuente argumenta que a IA envolverá uma colaboração entre humanos e máquinas.

Anthony Gitter, professor associado de bioestatística 👄 e informática médica da Universidade do Wisconsin-Madison que BR aprendizado automático poisson bet experimentos biológicos diz: “A importância dos avanços” no 👄 papel celular foi devido à pesquisa sobre a biotecnologia.

“A importância desta pesquisa é que ela aproveita com sucesso dados genômicos 👄 microbiano, BR o aprendizado de máquina para identificar os peptídio e estuda extensivamente esses péptido previstos computacionalmente ou experimentalMENTE a 👄 fim mostrar por quê eles são valiosos”, disse Gitter.


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