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A inteligência artificial foi usada para identificar um novo antibiótico capaz de matar um tipo de bactéria responsável por muitas infecções resistentes a medicamentos.
O novo antibiótico foi identificado por pesquisadores do Massachusetts Institute of Technology e da McMaster University a partir de uma biblioteca de quase 7.000 potenciais compostos de drogas.
Os pesquisadores usaram um modelo de aprendizado de máquina que haviam treinado para avaliar se um composto químico inibiria o crescimento do acinetobacter baumannii.
James Collins, do Instituto de Engenharia e Ciências Médicas do MIT e do Departamento de Engenharia Biológica, disse que a pesquisa apóia a ideia de que “a IA pode acelerar e expandir significativamente nossa busca por novos antibióticos”.
“Estou animado que este trabalho mostre que podemos usar IA para ajudar a combater patógenos problemáticos, como o acinetobacter baumannii”.
Acinetobacter baumannii é freqüentemente encontrado em hospitais e pode levar a pneumonia, meningite e outras doenças graves.
Jonathan Stokes, professor assistente de bioquímica e ciências biomédicas na McMaster University, disse que a acinetobactéria pode sobreviver em maçanetas e equipamentos hospitalares por longos períodos de tempo e pode absorver genes de resistência a antibióticos de seu ambiente.
“Agora é muito comum encontrar isolados de acinetobacter baumannii que são resistentes a quase todos os antibióticos”.
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Os pesquisadores planejam usar sua modelagem para identificar possíveis antibióticos para outros tipos de infecções resistentes a medicamentos e esperam que esses compostos sejam desenvolvidos para uso em pacientes.
Sua pesquisa foi publicada na Nature Chemical Biology.
A inteligência artificial também está sendo usada na luta contra o câncer de mama, ajudando os cientistas a desenvolver um modelo que pode prever se um ramo agressivo da doença se espalhará.
O modelo AI detecta alterações nos gânglios linfáticos de mulheres com câncer de mama triplo negativo – um dos primeiros lugares onde o câncer de mama costuma se espalhar são os gânglios linfáticos sob o braço do mesmo lado e, nesses casos, os pacientes provavelmente precisarão de tratamento mais intensivo. .
Anita Grigoriadis, que liderou a pesquisa na Unidade de Câncer de Mama Agora no King’s College London, disse que o desenvolvimento daria aos médicos “outra ferramenta em seu arsenal para ajudar a prevenir o câncer de mama secundário”.
Ela disse: “Ao demonstrar que as alterações nos gânglios linfáticos podem prever se o câncer de mama triplo negativo se espalhará, construímos nosso conhecimento crescente sobre o importante papel que a resposta imune pode desempenhar na compreensão do prognóstico de um paciente”.
Os pesquisadores testaram seu modelo de IA em mais de 5.000 gânglios linfáticos doados por 345 pacientes para biobancos, e o modelo foi capaz de estabelecer a probabilidade de propagação do câncer de mama analisando a resposta imune.
Cerca de 15% de todos os cânceres de mama no Reino Unido são triplo negativo e representam cerca de 25% das mortes por câncer de mama.
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