Generativní modely umělé inteligence jsou náchylné k halucinacím a vytvářejí informace, které jsou smyšlené nebo obrazné. Vzhledem k rostoucí vlně dezinformací AI je tento zvyk považován za nedostatek. Ale stejně jako umělý diamant byl vynalezen neúmyslně, když se vědci snažili dosáhnout supertlakových a tepelných podmínek, jako je zemský plášť, halucinace se také ukázaly jako užitečné pro vědce při objevování nových drog.

Zdroj: Statista. Halucinace AI a nové chemické objevy

Podle odborníků se odhaduje, že téměř 5 milionů úmrtí má celosvětově nějakou souvislost s rezistencí na antibiotika, takže pro boj s rezistentními bakteriálními variantami jsou zásadní nové způsoby, a to naléhavě. Výzkumníci z McMaster University a Stanford Medicine School vyvinuli nový model, který odhaluje potenciální řešení pro život ohrožující bakterie, které jsou odolné vůči antibiotikům.

Model se jmenuje SyntheMol a podle zprávy o studii ze Stanfordu,

"SyntheMol vytvořil struktury a chemické receptury pro šest nových léků zaměřených na zabíjení rezistentních kmenů Acinetobacter baumannii, jednoho z předních patogenů odpovědných za úmrtí související s antibakteriální rezistencí."

Zdroj: Stanfordská univerzita.

James Zou, docent vědy o biomedicínských datech a také spoluautor studie, říká, že je pro veřejné zdraví obrovská potřeba vyvinout nová antibiotika co nejrychleji. Výzkumníci ověřili nové sloučeniny vyvinuté s modelem na experimentální bázi.

Zou také zmínil, že jejich hypotéza byla, že existuje mnoho potenciálních molekul, které by mohly být přeměněny na účinné léky, ale ještě je netestovali nebo ještě nevyvinuli molekuly, a to je důvod, proč chtějí používat AI k výrobě molekul. které v přírodě neexistují.

SyntheMol objevuje nové možnosti

Aplikace umělé inteligence ve farmaceutických vědách. Zdroj: sciencedirect.

Před generativní AI využívali výzkumníci k vývoji antibiotik různé výpočetní přístupy. Použili algoritmy, aby procházeli depozitáři drog a rozpoznávali sloučeniny, které měly šanci působit proti patogenu, který chtěli zabít.

Touto metodou byli schopni filtrovat přes 100 milionů sloučenin, které již byly známé, což také přineslo výsledky, ale nebyl to hluboký proces najít všechny chemické sloučeniny, které by se mohly ukázat jako užitečné proti bakteriím.

Spoluautor studie a doktorand na Stanfordu pro výpočetní vědu Kyle Swanson říká, že chemický prostor je gigantický.

"Lidé odhadují, že existuje téměř 1060 možných molekul podobných drogám." Takže 100 milionů ani zdaleka nepokryje celý tento prostor.“

Zdroj: Stanfordská univerzita.

Jak bylo řečeno na začátku, tendence umělé inteligence k halucinacím může být použita k objevování nových drog, protože se používala k vývoji nových sloučenin, ale nyní produkuje sloučeniny, které by nebylo možné vyrobit za stávajících, říká Swanson. Výzkumníci také museli kolem modelu umístit zábradlí, aby mohli uměle vyvinout jakoukoli molekulu, kterou si model představoval.

Zou říká, že tento model je učí o zcela nové části chemického pole tím, že navrhuje nové molekuly, kterých si lidé nebyli vědomi. Zou také zdokonaluje model se Swansonem, aby jej mohl používat pro léky na srdce a pro vytváření fluorescenčních molekul s novými vlastnostmi pro laboratorní výzkum.

Poznámka Stanfordské univerzity k tomuto tématu je k dispozici zde.