الذكاء الاصطناعي يكتشف حلاً للقضاء على البكتيريا الخارقة

1

(أرشيف)

اكتشف الباحثون فئة جديدة من المركبات التي لديها القدرة على مكافحة بكتيريا المستشفيات سيئة السمعة MRSA، باستخدام أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

 وقام علماء من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بتسخير قوة الذكاء الاصطناعي للبحث عن مركبات قادرة على معالجة البكتيريا المقاومة للأدوية، المسؤولة عن وفاة 120 ألف شخص على مستوى العالم كل عام.

ونُشرت هذه الدراسة في مجلة “نيتشر” وهي جزء من مشروع في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والذي يهدف إلى الكشف عن فئات جديدة من المضادات الحيوية التي تستهدف 7 من أنواع البكتيريا القاتلة على مدى 7 سنوات.

وتصيب بكتيريا MRSA أو المكورات العنقودية الذهبية المقاومة للميثيسيلين، أكثر من 80.000 فرد في الولايات المتحدة سنوياً ويمكن أن تؤدي إلى حالات خطيرة مثل الإنتان، مما قد يؤدي إلى الوفاة في بعض الحالات.

ويستخدم الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا التعلم العميق، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي يحاكي اكتساب المعرفة البشرية، للبحث عن مضادات حيوية جديدة. وتشمل النجاحات السابقة أدوية محتملة ضد بكتيريا Acinetobacter baumannii وغيرها من البكتيريا المقاومة للأدوية.

ومع ذلك، كان التحدي الكبير هو طبيعة “الصندوق الأسود” لهذه النماذج، مما يجعل من الصعب فهم المعايير التي تقوم عليها توقعاتها.

ولمعالجة هذه المشكلة، شرع الدكتور فيليكس وونغ من معهد برود التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة هارفارد، وفريقه في مهمة “لفتح الصندوق الأسود”.

وقال الدكتور وونغ: “تتكون هذه النماذج من أعداد كبيرة جداً من الحسابات التي تحاكي الاتصالات العصبية، ولا أحد يعرف حقاً ما الذي يحدث تحت الغطاء”.

وقام الباحثون بتدريب نموذج التعلم العميق باستخدام مجموعة بيانات موسعة، واختبار حوالي 39000 مركب لنشاط المضادات الحيوية ضد MRSA وتم تكييف خوارزمية تسمى بحث شجرة مونت كارلو للكشف عن المعايير التي تؤثر على تنبؤات نموذج الذكاء الاصطناعي.

وفي خطوة استراتيجية، قام الباحثون بتدريب 3 نماذج إضافية للتعلم العميق للتنبؤ بسمية المركبات لأنواع مختلفة من الخلايا البشرية. ومن خلال الجمع بين توقعات السمية هذه وبيانات نشاط مضادات الميكروبات، حدد الفريق المركبات التي أظهرت سمية منخفضة ضد الخلايا البشرية، بينما أظهرت تأثيرات قوية مضادة للميكروبات.

وقام باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، بفحص مكتبة واسعة تضم حوالي 12 مليون مركب متاح تجارياً. ومن خلال هذه البيانات، حددوا خمس فئات مختلفة من المركبات التي من المتوقع أن تكون نشطة ضد MRSA.
وأدى الاختبار اللاحق على 280 مركباً إلى تحديد اثنين من المركبات الواعدة، وبشكل حاسم، أظهرت هذه المركبات فاعليتها في تقليل أعداد البكتيريا في أطباق المختبر وفي نموذجين من الفئران، وتبين أن هذه المركبات تعطل أغشية الخلايا البكتيرية، وتستهدف البكتيريا بشكل انتقائي دون التسبب في أضرار جسيمة لأغشية الخلايا البشرية، بحسب صحيفة ميرور البريطانية.

التعليقات معطلة.