Inteligența artificială ajută la proiectarea virusurilor mai eficiente împotriva bacteriilor
Cercetătorii din domeniul biochimiei dezvoltă noi strategii pentru a combate infecțiile bacteriene rezistente la antibiotice, folosind inteligența artificială pentru a îmbunătăți capacitatea virusurilor naturale de a distruge bacteriile.
O echipă de cercetători a construit un model de inteligență artificială care identifică mutații ale virusurilor, cunoscute sub numele de bacteriofagi sau fagi, capabile să îmbunătățească eficiența cu care acestea infectează și distrug bacteriile țintă. Rezultatele au fost publicate în revista Cell Systems.
Antibioticele au fost mult timp principala metodă de tratare a bolilor bacteriene, dar bacteriile dezvoltă rezistență la medicamente mai repede decât pot fi create tratamente noi. În acest context, terapia fagilor reprezintă o alternativă promițătoare, utilizând virusuri naturale sau modificate pentru a infecta și elimina bacteriile specifice.
Potrivit echipei de cercetare, fagii naturali au evoluat pentru a nu distruge întreaga populație de bacterii, pentru că depind de gazdele lor pentru supraviețuire și reproducere. De asemenea, bacteriile au dezvoltat mecanisme de apărare împotriva infecțiilor cu fagi.
Pentru a depăși aceste limitări, cercetătorii au dezvoltat un model de inteligență artificială care învață regulile prin care fagii evoluează pentru a fi eficienți și le folosește pentru a proiecta fagi cu activitate puternică împotriva agenților patogeni.
Modelul a fost testat în condiții de laborator prin crearea de fagi cu mutațiile sugerate de inteligența artificială. Testele au arătat că fagii modificați au putut infecta bacteriile gazdă de până la un milion de ori mai eficient decât fagii naturali. Cercetătorii au reușit, de asemenea, să instruiască modelul să identifice mutații care vizează bacterii specifice, fără a afecta alte bacterii benefice.
Modelul se bazează pe ani de cercetare în laborator, în care echipa a studiat modul în care mutațiile afectează proteinele fagilor implicate în recunoașterea și infectarea bacteriilor. Datele obținute din analiza a zeci de mii de mutații au fost folosite pentru instruirea modelului de inteligență artificială.
Cercetătorii intenționează să folosească aceste rezultate pentru a proiecta fagi terapeutici eficienți împotriva mai multor tipuri de bacterii patogene, inclusiv cele responsabile de infecțiile urinare, bacteriile asociate bolilor legate de microbiom și agenți patogeni agricoli precum Salmonella la păsări.
