Группа китайских ученых из ведущих научных центров страны разработала революционный метод поиска новых антимикробных пептидов с помощью искусственного интеллекта. Исследование, опубликованное в журнале Science Advances, демонстрирует эффективный подход к решению острой проблемы лекарственной устойчивости микроорганизмов.
Научный коллектив, объединивший специалистов из Шаньдунского университета, Гуанчжоуского медицинского университета, Второго военно-медицинского университета и Циндаоского университета, создал двухэтапную систему искусственного интеллекта на основе диффузионной модели.
На первом этапе система сжимает данные о 2,8 миллионах известных пептидов, применяя метод усиленного случайного шума сигнала и преобразуя информацию в числовой формат. Второй этап включает извлечение новых пептидных последовательностей из упрощенных данных с последующим удалением шума и декомпрессией информации.
Инновационный подход позволил исследователям проанализировать 600 000 потенциальных пептидных соединений. Из них для лабораторных испытаний было отобрано 40 наиболее перспективных кандидатов.
Результаты превзошли ожидания: 25 новых пептидов продемонстрировали высокую эффективность в борьбе с патогенными бактериями и грибками, устойчивыми к традиционным антибиотикам.
Разработанная технология решает сразу несколько критических проблем в области создания новых антимикробных препаратов. Во-первых, значительно ускоряется процесс поиска активных соединений. Во-вторых, метод позволяет получать более разнообразные пептидные структуры. В-третьих, использование техники сжатия данных существенно снижает требования к объему обучающей выборки для искусственного интеллекта.
Это исследование открывает новые перспективы в разработке лекарств против устойчивых к лечению микроорганизмов, предлагая эффективный инструмент для ускоренного поиска антимикробных пептидов нового поколения.
Изображение носит иллюстративный характер
Научный коллектив, объединивший специалистов из Шаньдунского университета, Гуанчжоуского медицинского университета, Второго военно-медицинского университета и Циндаоского университета, создал двухэтапную систему искусственного интеллекта на основе диффузионной модели.
На первом этапе система сжимает данные о 2,8 миллионах известных пептидов, применяя метод усиленного случайного шума сигнала и преобразуя информацию в числовой формат. Второй этап включает извлечение новых пептидных последовательностей из упрощенных данных с последующим удалением шума и декомпрессией информации.
Инновационный подход позволил исследователям проанализировать 600 000 потенциальных пептидных соединений. Из них для лабораторных испытаний было отобрано 40 наиболее перспективных кандидатов.
Результаты превзошли ожидания: 25 новых пептидов продемонстрировали высокую эффективность в борьбе с патогенными бактериями и грибками, устойчивыми к традиционным антибиотикам.
Разработанная технология решает сразу несколько критических проблем в области создания новых антимикробных препаратов. Во-первых, значительно ускоряется процесс поиска активных соединений. Во-вторых, метод позволяет получать более разнообразные пептидные структуры. В-третьих, использование техники сжатия данных существенно снижает требования к объему обучающей выборки для искусственного интеллекта.
Это исследование открывает новые перспективы в разработке лекарств против устойчивых к лечению микроорганизмов, предлагая эффективный инструмент для ускоренного поиска антимикробных пептидов нового поколения.
