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Sull’ultimo numero di Cell è stato pubblicato uno studio (qui il link su ScienceDirect) di un team di ricercatori del MIT che hanno addestrato un algoritmo di deep learning per trovare nuovi antibiotici. Nello studio i ricercatori affermano che il loro algoritmo ha scoperto un nuovo potente antibiotico. L’alicina (“halicin”, da HAL di 2001: Odissea nello spazio) – il nome che è stato dato all’antibiotico – è riuscita a uccidere con successo diversi ceppi batterici, tra cui alcuni dei batteri più pericolosi e resistenti ai farmaci. L’algoritmo che ha scoperto l’alicina è stato addestrato sulle caratteristiche molecolari di 2.500 composti. Quasi la metà erano farmaci approvati dalla FDA (la statunitense Food and Drug Administration) e altri 800 presenti in natura. I ricercatori hanno addestrato l’algoritmo per cercare molecole con proprietà antibiotiche ma le cui strutture differiscono dagli antibiotici esistenti (proprio come l’alicina). I primi studi suggeriscono che l’alicina attacca le membrane cellulari dei batteri interrompendo la loro capacità di produrre energia. La protezione della membrana cellulare dall’alicina potrebbe richiedere più di una o due mutazioni genetiche, cosa che spiegherebbe la sua impressionante capacità di prevenire le resistenze. Ma i ricercatori non si sono fermati qui. Il team ha già iniziato a testare l’algoritmo su 100 milioni di molecole da un database online di 1,5 miliardi di composti chiamato ZINC15. La ricerca è durata tre giorni e ha prodotto altri 23 candidati che, come l’alicina, differiscono strutturalmente dagli antibiotici esistenti e che hanno buone probabilità di essere sicuri per l’uomo. Due di questi, che il team studierà ulteriormente, sembrano essere particolarmente potenti. Per approfondire: Artificial intelligence yields new antibiotic *articolo pubblicato previa autorizzazione dell'autore, Luca Sambucci. L'articolo originale si trova al seguente link: Notizie.aI |
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I commenti: | |||
Commento
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Commento di: emilia.urso | Ip:83.73.103.204 | Voto: 7 | Data 26/12/2024 15:20:42 |
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