{"id":6778,"date":"2025-08-14T17:00:00","date_gmt":"2025-08-14T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aitrends.center\/mit-researchers-use-ai-to-design-novel-antibiotics-against-drug-resistant-bacteria\/"},"modified":"2025-08-14T17:00:00","modified_gmt":"2025-08-14T15:00:00","slug":"badacze-mit-wykorzystuja-sztuczna-inteligencje-do-projektowania-nowych-antybiotykow-przeciwko-lekoopornym-bakteriom","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/mit-researchers-use-ai-to-design-novel-antibiotics-against-drug-resistant-bacteria\/","title":{"rendered":"Naukowcy z MIT wykorzystuj\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do projektowania nowych antybiotyk\u00f3w przeciwko lekoopornym bakteriom"},"content":{"rendered":"

Naukowcy z MIT wykorzystali potencja\u0142 generatywnej sztucznej inteligencji, aby dokona\u0107 znacz\u0105cego prze\u0142omu w walce z oporno\u015bci\u0105 na antybiotyki. Zesp\u00f3\u0142 opracowa\u0142 nowatorskie podej\u015bcie oparte na sztucznej inteligencji, maj\u0105ce na celu stworzenie unikalnych antybiotyk\u00f3w, kt\u00f3re daj\u0105 obiecuj\u0105ce wyniki w zwalczaniu dw\u00f3ch znanych z wysokiej oporno\u015bci na leki zaka\u017ce\u0144 bakteryjnych: Neisseria gonorrhoeae<\/em> oraz wielolekooporne Staphylococcus aureus<\/em> (MRSA). Tym, co wyr\u00f3\u017cnia ten projekt i podkre\u015bla jego wyj\u0105tkowo\u015b\u0107, jest fakt, \u017ce nowe zwi\u0105zki antybiotykowe maj\u0105 unikaln\u0105 struktur\u0119 i dzia\u0142aj\u0105 w oparciu o zupe\u0142nie nowe mechanizmy.<\/p>\n

Dzi\u0119ki sztucznej inteligencji zesp\u00f3\u0142 z MIT zdo\u0142a\u0142 wygenerowa\u0107 ponad 36 milion\u00f3w potencjalnych zwi\u0105zk\u00f3w chemicznych i wykorzysta\u0142 zaawansowany proces selekcji, aby zbada\u0107 aktywno\u015b\u0107 przeciwbakteryjn\u0105 ka\u017cdego z nich. James Collins, pomys\u0142odawca tej inicjatywy, stwierdzi\u0142 z wyra\u017anym entuzjazmem: \u201cNasze badania pokazuj\u0105 pot\u0119g\u0119 sztucznej inteligencji z punktu widzenia projektowania lek\u00f3w i pozwalaj\u0105 nam wykorzysta\u0107 znacznie wi\u0119ksze przestrzenie chemiczne, kt\u00f3re wcze\u015bniej by\u0142y niedost\u0119pne\u201d.\u201d<\/p>\n

W przesz\u0142o\u015bci metody odkrywania nowych antybiotyk\u00f3w polega\u0142y g\u0142\u00f3wnie na tworzeniu nieznacznie zmodyfikowanych wariant\u00f3w istniej\u0105cych lek\u00f3w. Bior\u0105c pod uwag\u0119 zdolno\u015b\u0107 bakterii do rozwijania oporno\u015bci na te zmodyfikowane leki, stanowi\u0142o to ogromny problem, powoduj\u0105cy szacunkowo 5 milion\u00f3w zgon\u00f3w rocznie. Jednak dzi\u0119ki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do przeszukiwania baz danych zwi\u0105zk\u00f3w chemicznych, Projekt MIT dotycz\u0105cy antybiotyk\u00f3w i sztucznej inteligencji <\/a> wy\u0142oni\u0142a obiecuj\u0105cych kandydat\u00f3w, takich jak halicyna<\/a> oraz abaucin<\/a>.<\/p>\n

Odchodz\u0105c jeszcze bardziej od normy, zesp\u00f3\u0142 Collinsa w swoim najnowszym badaniu wkroczy\u0142 na nieznane dot\u0105d terytorium chemii. Wykorzystuj\u0105c sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, uda\u0142o im si\u0119 stworzy\u0107 zupe\u0142nie nowe cz\u0105steczki, kt\u00f3re nie wyst\u0119puj\u0105 w \u017cadnej z obecnych baz danych ani bibliotek. Badanie mia\u0142o dwa g\u0142\u00f3wne cele: po pierwsze, zwalczanie bakterii wywo\u0142uj\u0105cej rze\u017c\u0105czk\u0119, N. gonorrhoeae<\/em>; a po drugie, zwalczanie S. aureus<\/em>, bakteria znana z odporno\u015bci na wiele antybiotyk\u00f3w.<\/p>\n

Aby stawi\u0107 czo\u0142a N. gonorrhoeae<\/em>, zesp\u00f3\u0142 rozpocz\u0105\u0142 prac\u0119 od bazy zawieraj\u0105cej 45 milion\u00f3w znanych fragment\u00f3w chemicznych, wykorzystuj\u0105c modele uczenia maszynowego do zaw\u0119\u017cenia tej liczby do zaledwie 1 miliona potencjalnych kandydat\u00f3w. Celem by\u0142o wykluczenie wszelkich zwi\u0105zk\u00f3w przypominaj\u0105cych istniej\u0105ce antybiotyki lub takich, u kt\u00f3rych przewidywano toksyczne dzia\u0142anie na kom\u00f3rki ludzkie. W wyniku tego procesu uzyskano jeden zwi\u0105zek, nazwany \u2018NG1\u2019, kt\u00f3ry wykaza\u0142 silne dzia\u0142anie przeciwko N. gonorrhoeae<\/em> w warunkach laboratoryjnych oraz na modelu mysim.<\/p>\n

Podej\u015bcie przyj\u0119te w przypadku S. aureus<\/em> r\u00f3\u017cni\u0142y si\u0119 od siebie, przy czym sztuczna inteligencja mia\u0142a ca\u0142kowit\u0105 swobod\u0119 w projektowaniu cz\u0105steczek bez \u017cadnych z g\u00f3ry okre\u015blonych fragment\u00f3w. W tym przypadku wyr\u00f3\u017cniaj\u0105cy si\u0119 kandydat, \u2018DN1\u2019, wykaza\u0142 silne dzia\u0142anie przeciwbakteryjne i okaza\u0142 si\u0119 skuteczny w leczeniu zaka\u017cenia sk\u00f3ry wywo\u0142anego przez MRSA u myszy.<\/p>\n

Podczas gdy Collins i jego zesp\u00f3\u0142 kontynuuj\u0105 swoje pionierskie badania, firma Phare Bio \u2013 partner projektu Antibiotics AI \u2013 podj\u0119\u0142a si\u0119 udoskonalenia zar\u00f3wno NG1, jak i DN1 w celu przeprowadzenia dalszych test\u00f3w. Jednocze\u015bnie zesp\u00f3\u0142 z MIT planuje skierowa\u0107 uwag\u0119 swojej platformy opartej na sztucznej inteligencji na szereg niebezpiecznych patogen\u00f3w, w tym Mycobacterium tuberculosis<\/em> oraz Pseudomonas aeruginosa<\/em>.<\/p>\n

To prze\u0142omowe przedsi\u0119wzi\u0119cie jest wspierane przez szereg organizacji, w tym Ameryka\u0144sk\u0105 Agencj\u0119 ds. Ograniczania Zagro\u017ce\u0144 Obronnych (Defense Threat Reduction Agency), Narodowy Instytut Zdrowia (National Institutes of Health), Audacious Project oraz kilku prywatnych darczy\u0144c\u00f3w. Wi\u0119cej informacji na temat oryginalnego badania mo\u017cna znale\u017a\u0107 pod adresem MIT News<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Researchers at MIT have harnessed the power of generative artificial intelligence to make a major leap in our battle against antibiotic resistance. The team has devised a novel approach using AI to develop unique antibiotics that show promising results against two notoriously drug-resistant bacterial infections: Neisseria gonorrhoeae and the multi-drug-resistant Staphylococcus aureus (MRSA). What sets this project apart and adds to its brilliance is the fact that the new antibiotic compounds are structurally unique, working through never-before-seen mechanisms. Thanks to AI, the MIT team was able to generate over 36 million potential chemical compounds and used an advanced screening process […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":6779,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-6778","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6778","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6778"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6778\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6779"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6778"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6778"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6778"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}