Érdekes hírt közölt a növekedés.hu. Amerikai tudósok először találtak egy új típusú antibiotikumot mesterséges intelligencia (MI) segítségével. Miért fontos ez egy agrároldalnak? A növényvédelmi hatóanyagok kivonása miatt.
Költséges és lassú a kutatás
Az antibiotikum-rezisztens humán fertőzések száma Nagy-Britanniában 2017 és 2018 között 9 százalékkal nőtt, és megközelítette a 61 ezer esetet – emlékeztetett a brit hírportál. Az antibiotikumok egyoldalú és túlzott alkalmazása miatt ugyanis a testben élő káros baktériumok ellenállóvá válhatnak a gyógyszerrel szemben. A jelenség ugyanaz, mint amit a termelők a például a repcefénybogár piretroidokkkal szembeni (erről itt írtunk) vagy a fenyércirok ALS-gátlókkal szembeni ellenállásakor észlelnek.
A rezisztenciával szemben csak kétféleképpen lehet védekezni: szerrotációval (pontosabban hatásmechanizmus-váltással) és még intenzívebb hatóanyag-fejlesztéssel. Utóbbi tulajdonképpen egy evolúciós versenyfutás, amelyben le szeretnénk körözni a kórokozók, kártevők immunrendszerének alkalmazkodási ütemét.
Ágazati szereplők szerint 2000 óta a felére csökkent a növényvédelemre engedélyezett molekulák száma. A szerkivonások tempóját a fejlesztés képtelen követni, hiszen átlagosan 11 évbe és 250 millió euróba kerül, mire egy hatóanyagból engedélyezett termék lesz. Ez az oka annak, hogy a legnagyobb cégek sem képesek évente egy újnak mondható hatóanyaggal előállni. A szűkebb szerpaletta viszont növeli a rezisztencia kialakulásának esélyét a károkozókban, ezáltal csökkenti a potenciális termést.
Fénysebességre kapcsolunk
Most a portál a BBC Newsra hivatkozva arról számol be, hogy a kutatók egy olyan algoritmust használtak, amelyik több mint százmillió kémiai vegyületet alig néhány nap alatt kielemez. A program által megtalált új antibiotikum 35 potenciálisan halálos baktériumfélét képes elpusztítani. Az antibiotikum-kutatásban a mesterséges intelligenciával most felfedezett antibiotikum „abszolút elsőnek” számít.
A felfedezést egy olyan algoritmussal érték el, amelyet az emberi agy felépítése inspirált. A kutatók az úgynevezett mély tanulás (deep learning) módszerét alkalmazták. Megtanították az algoritmust, hogy 2500 gyógyszert és más vegyületet elemezzen azért, hogy megtalálja az E. coli elleni leghatásosabb baktériumölő tulajdonságú hatóanyagot. Ezt követően már csak a kiválasztott mintegy száz jelölttel végeztek vizsgálatokat, és megtalálták a halicint.
„Úgy gondolom, ez az egyik legerősebb antibiotikum, amit eddig felfedeztek” – mondta James Collins, az MIT kutatócsoportjának biomérnöke. A mesterséges intelligencia használata révén lecsökkent a kutatási idő és így az új antibiotikum előállításának költsége is. Remélhetőleg ugyanez fog történni a növényvédelem és állatgyógyászat területén is.
