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[MindPlex-생성AI, 항생제 내성 박테리아에 대한 잠재적인 신약 개발] 연구원들은 새로운 AI 모델인 SyntheMol("합성 분자")을 사용하여 연간 500만 명의 사망과 관련된 저항성 박테리아 종을 죽이는 것을 목표로 하는 6가지 새로운 약물을 개발했다.

https://magazine.mindplex.ai/mp_news/generative-ai-used-to-develop-potential-new-drugs-for-antibiotic-resistant-bacteria/

JM Kim | 기사입력 2024/04/02 [00:00]

[MindPlex-생성AI, 항생제 내성 박테리아에 대한 잠재적인 신약 개발] 연구원들은 새로운 AI 모델인 SyntheMol("합성 분자")을 사용하여 연간 500만 명의 사망과 관련된 저항성 박테리아 종을 죽이는 것을 목표로 하는 6가지 새로운 약물을 개발했다.

https://magazine.mindplex.ai/mp_news/generative-ai-used-to-develop-potential-new-drugs-for-antibiotic-resistant-bacteria/

JM Kim | 입력 : 2024/04/02 [00:00]

아시네토박터(Acinetobacter)는 환경에서 흔히 발견되는 박테리아 그룹이다. 감염의 가장 흔한 원인은 Acinetobacter baumannii입니다. (제공: CDC)

스탠포드 메디신과 맥마스터대학교의 연구원은 화학자가 실험실에서 약물을 합성할 수 있는 레시피를 생성하는 새로운 AI 모델인 SyntheMol("합성 분자")을 고안했다. 연구진에 따르면 매년 전 세계적으로 항생제 내성과 관련된 사망자가 거의 500만 명에 달하기 때문에 내성 박테리아 균주에 맞서 싸우는 새로운 방법이 시급히 필요하다고 하다.

 

연구진은 SyntheMol을 사용하여 지금까지 항균제 내성 관련 사망의 원인이 되는 주요 병원체 중 하나인 아시네토박터 바우만니(Acinetobacter baumannii)의 내성 균주를 죽이는 것을 목표로 하는 6개의 새로운 약물을 개발했다. 이는 네이쳐 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence) 저널에 3 22일 발표된 연구에서 언급된 바와 같다.

 

25,000가지의 가능한 항생제와 이를 9시간 이내에 만들 수 있는 레시피

이 모델은 130,000개 이상의 분자 구성 요소 라이브러리와 검증된 화학 반응 세트를 사용하여 잠재적인 약물을 구성하도록 훈련되었다. 이는 최종 화합물과 해당 빌딩 블록을 사용하여 수행한 단계를 생성하여 연구자에게 약물을 생산하기 위한 일련의 레시피를 제공했다.

 

연구원들은 또한 아시네토박터 바우만니에 대한 다양한 화학물질의 항균 활성에 대한 기존 데이터를 토대로 모델을 훈련했다. 이러한 지침과 빌딩 블록 시작 세트를 통해 SyntheMol은 약 25,000개의 가능한 항생제와 이를 만드는 레시피를 9시간 이내에 생성했다.

 

박테리아가 새로운 화합물에 대한 내성을 빠르게 발전시키는 것을 방지하기 위해 연구자들은 생성된 화합물을 기존 화합물과 다른 화합물로만 필터링했다.

“이제 우리는 완전히 새로운 분자뿐만 아니라 그러한 분자를 만드는 방법에 대한 명시적인 지침도 갖게 되었다.”라고 생의학 데이터 과학 부교수이자 이번 연구의 공동 저자인 제임스 조우(James Zou) 박사는 말했다.

 

새로운 화학 공간

연구원들은 아시네토박터 바우만니 박테리아를 죽일 가능성이 가장 높은 70가지 화합물을 선택했다. 회사는 이러한 화합물 중 58개를 효율적으로 생성할 수 있었으며, 그 중 6개는 연구자들이 실험실에서 이를 테스트했을 때 아시네토박터 바우만니의 내성 균주를 죽였다. 이 새로운 화합물은 또한 대장균, 폐렴막대균및 MRSA를 포함하여 항생제 내성을 보이는 다른 종류의 감염성 박테리아에 대해서도 항균 활성을 나타냈다.

 

과학자들은 6개 화합물 중 2개에 대해 생쥐 독성에 대한 추가 안전성 테스트를 수행할 수 있었다. 다음 단계는 아시네토박터 바우만에 감염된 생쥐에서 약물을 테스트하여 생체 내에서 효과가 있는지 확인하는 것이다.”라고 조우는 말했다. " AI는 인간이 이전에 탐험한 적이 없는 화학적 공간의 완전히 새로운 부분에 대해 실제로 설계하고 우리에게 가르치고 있다."

 

 

 

 
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