연쇄상 구균 폐렴 폐렴, 뇌수막염 등 생명을 위협하는 감염을 일으키는 세균성 병원체입니다. 이러한 감염은 일반적으로 항생제로 치료되지만 항생제의 효과는 점점 감소하고 있습니다. S. 폐렴 시간이 지남에 따라 약물 내성을 유발하는 병원체의 변화로 인해 발생합니다. 항균제 내성이라고 불리는 이 현상은 전 세계적으로 상당한 의료 비용과 사망을 초래하고 있습니다. Wiley가 발표한 새로운 연구에서는 첨단과학연구자들은 인공 지능(AI)을 사용하여 효과적일 수 있는 승인된 약물을 식별했습니다. S. 폐렴.
약물 용도 변경 또는 알려진 안전성 프로파일을 가진 약물을 다양한 목적으로 사용하면 위험을 줄이면서 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 이 프로세스는 컴퓨팅 전략을 사용하여 유망한 후보자를 선택함으로써 더욱 효율적으로 이루어집니다. 세계보건기구(WHO)의 항생제 개발 우선순위 목록에 있는 다른 병원체에 대한 용도 변경용 약물을 예측하는 데 인공지능이 사용되었습니다. 이제 연구자들은 향상된 학습 접근법과 다양한 모델을 사용하여 약물 라이브러리를 선별했습니다. S. 폐렴이는 항생제 내성에 대한 WHO의 또 다른 우선순위입니다.
활성이 있는 것으로 나타난 분자 데이터 세트 사용 S. 폐렴 다른 약물 내성 박테리아에 대한 더 큰 비활성 분자 데이터 세트를 통해 과학자들은 결정 트리 앙상블, 그래프 신경망 앙상블, 시퀀스 기반 변환기 앙상블(각각 수억 개의 분자에 대해 사전 훈련됨)의 세 가지 학습 알고리즘을 훈련했습니다. 이러한 다양한 AI 모델은 거의 7,000개의 억제 후보 약물을 테스트하는 데 사용되었습니다. S. 폐렴.
약 7,000명의 후보자 중 11명이 실험적 검증을 위해 선택되었습니다. 9가지 화합물이 세균의 성장을 억제할 수 있었습니다. S. 폐렴. 가장 강력한 두 가지 용도 변경 약물 중 하나는 약물 내성 균주에도 효과적이었습니다. S. 폐렴. 저자들은 세 가지 다양한 AI 모델의 사용이 약물 후보 선정에 있어서 서로를 보완해 개별적인 것보다 함께 사용하는 것이 더 효과적이라고 논의했습니다.
이러한 발견은 AI 모델을 사용하여 신약을 식별하고 용도 변경 가능성이 가장 큰 약물을 합리적으로 선택하는 것의 이점을 강조합니다. 효과적인 화합물이 긴급히 필요한 항균제 내성과 같은 분야에서 AI 기반 컴퓨터 약물 용도 변경은 성공이 입증된 간단하고 저렴한 전략입니다.
AI 기반 약물 용도 변경은 특히 일부 활성 분자가 이미 알려져 있고 훈련 또는 미세 조정 데이터 세트로 활용될 수 있는 병원체의 경우 항생제 내성에 맞서기 위한 강력한 전략이 되었습니다.“
Pedro J. Ballester, Imperial College London의 수석 저자 겸 부교수, 영국 왕립 학회 Wolfson Fellow
