Новый антибиотик выделили ученые из Массачусетского технологического института и Университета Макмастера из библиотеки, состоящей из почти 7 тыс. потенциальных лекарственных соединений, сообщает Sky News.
Для оценки того, будет ли химическое соединение подавлять рост acinetobacter baumannii, исследователи использовали модель машинного обучения.
Джеймс Коллинз из Института медицинской инженерии и науки и факультета биологической инженерии Массачусетского технологического института сказал, что исследование подтверждает идею о том, что ИИ может значительно ускорить и расширить поиски новых антибиотиков.
"Я рад, что эта работа показывает, что мы можем использовать ИИ для борьбы с такими проблемными патогенами, как acinetobacter baumannii", сказал Джеймс Коллинз.Acinetobacter baumannii часто встречается в больницах и может привести к пневмонии, менингиту и другим серьезным заболеваниям.
Доцент кафедры биохимии и биомедицинских наук Университета Макмастера Джонатан Стоукс сказал, что Acinetobacter может выживать на дверных ручках и оборудовании больниц в течение длительного времени, и он может перенимать гены устойчивости к антибиотикам из окружающей среды.
ИИ также используют в борьбе с раком молочной железы, помогая ученым разработать модель, которая может предсказать, распространится ли агрессивная ветвь этого заболевания.
Модель ИИ обнаруживает изменения в лимфатических узлах женщин с тройным негативным раком груди. Одним из первых мест распространения рака груди часто являются лимфатические узлы в районе подмышки, в этих случаях пациенткам, скорее всего, потребуется более интенсивное лечение.
Доктор Анита Григориадис, возглавлявшая исследование в отделении Breast Cancer Now Unit при Королевском колледже Лондона, сказала, что эта разработка даст врачам еще один инструмент в их арсенале для помощи в предотвращении вторичного рака молочной железы.
"Мы развили наши знания о важной роли, которую может играть иммунный ответ в понимании прогноза болезни", отметила Анита Григориадис.Исследователи протестировали свою модель ИИ на более чем 5 тыс. лимфатических узлах, переданных 345 пациентами в биобанки, после чего модель смогла установить вероятность распространения рака молочной железы, проанализировав иммунный ответ.