Umělé inteligence hledají slabá místa bakterií pro antibiotika

Většina antibiotik funguje tak, že narušuje kritické procesy v buňce, jako je DNA replikace nebo stavba buněčné stěny. Možných cílů pro antibiotika je ale v bakterii víc.

Výzkumný tým MIT vyvinul umělou inteligenci, jejímž úkolem je objevovat slabá místa v metabolismu bakteriální buňky, jejichž napadení by oslabilo obranu bakterií. Takovými mechanismy jsou například metabolické dráhy produkce nukleotidů pro syntézu nukleových kyselin. Výzkum těchto slabých míst by mohl vést k vývoji nových léků, které by podpořily účinek antibiotik v boji proti rezistentním infekcím.

Řada výzkumných týmů již v dnešní době využívá umělé inteligence k analýze dat z biologických experimentů. Obvykle postupují tak, že trénují příslušnou umělou inteligenci, aby byla schopná vytvářet předpovědi na základě experimentálních dat. Typicky jde o tzv. „black box“ přístup, kdy vlastně není jasné, jak přesně inteligence získala výsledné předpovědi.

Tým MIT ale použil při učení umělé inteligence nový přístup, tzv. „white box“. Než poskytli experimentální data umělé inteligenci, tak je prohnali počítačovým modelem metabolismu E. coli na úrovni celého genomu. Díky tomu mohli v každém okamžiku spojit experimentální data se souborem nastavení jednotlivých prvků metabolismu bakterie.

Badatelé znali experimentální podmínky, které vedly ke vzniku detekovaných metabolických stavů. Z toho pak nakonec mohli odvodit, jaké metabolické dráhy souvisejí s vyšší zranitelností bakteriálních buněk a jejich vyšší mortalitou.

Autor: RNDr. Stanislav Mihulka, Ph.D.

Líbil se Vám tento článek? Doporučte jej svým známým.

Více informací najdete zde: