MIT가 AI를 사용하여 슈퍼버그와 싸우는 방법 

MIT(Massachusetts Institute of Technology)의 주요 과학자들이 실시한 충격적인 연구가 의학 연구 커뮤니티를 자극하고 있습니다. 그들의 탐구는 인공 지능(AI)이 약물 내성 박테리아에 도전하는 새로운 항생제를 만드는 데 강력한 동맹이 될 수 있는 방법에 초점을 맞춥니다. 

이 기사에서는 슈퍼버그가 무엇인지, 왜 위험한지, 과학자들이 AI를 사용하여 슈퍼버그를 퇴치하는 방법을 살펴봅니다.  

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• 슈퍼버그란?
• 슈퍼버그는 어떻게 발생합니까?
• 치료법을 찾는 것이 왜 중요한가요?
• MIT가 AI를 사용하여 슈퍼버그와 싸우는 방법
• 생각을 폐쇄

슈퍼박테리아는 여러 항생제에 대한 내성을 발달시킨 박테리아의 변종입니다. 그들은 종종 인간의 건강 관리, 농업 및 수의학 관행에서 항생제의 남용 및 오용의 결과입니다. 유전적 돌연변이 또는 다른 박테리아로부터 내성 유전자를 획득하는 과정을 통해 이러한 병원균은 진화하여 항생제를 비효율적으로 만들 수 있습니다. 

슈퍼버그는 어떻게 발생합니까?

항생제 오남용은 슈퍼버그의 증가를 부채질했습니다. 과도한 항생제 처방, 완전한 치료 과정을 마치지 못한 환자, 축산업에서 항생제 사용은 모두 항생제 내성의 발생과 확산에 기여합니다. 결과적으로 한 번 치료할 수 있었던 감염은 제어하기가 어렵고 때로는 불가능해집니다. 

치료법을 찾는 것이 왜 중요한가요? 

효과적인 치료 옵션 항생제 내성(AMR)에 대한 내성은 환자의 웰빙에 중요할 뿐만 아니라 상당한 경제적 영향을 미칩니다. AMR은 해결하지 않고 그대로 두면 10년까지 매년 약 2050천만 명의 사망자를 발생시켜 주요 사망 원인으로 암을 능가할 것으로 예상됩니다.  

현재 약물 내성 감염은 매년 약 700,000명의 생명을 앗아갑니다. AMR의 경제적 피해는 엄청난 수준에 이를 수 있습니다. 100년까지 전 세계적으로 2050조 달러, 동시에 추가로 28만 명의 사람들을 빈곤에 빠뜨리고 있습니다. AMR과 싸우고 지속 가능한 솔루션을 찾는 것은 공중 보건의 문제일 뿐만 아니라 엄청난 경제적 중요성도 가지고 있습니다. 

위의 그래프는 올해 항생제 내성 치료에 초점을 맞춘 VC 거래가 눈에 띄게 증가했음을 보여주며, 이 분야에 대한 관심이 다시 급증하고 있음을 나타냅니다.

MIT가 AI를 사용하여 슈퍼버그와 싸우는 방법  

최근 연구 MIT에서 실시한 이번 연구는 AI가 약물 내성 박테리아에 도전하는 새로운 항생제를 만드는 데 강력한 동맹이 될 수 있는 방법에 초점을 맞춥니다. 

컴퓨팅 파워 활용 AI 알고리즘, MIT 팀은 잠재적인 약물 후보를 정확히 찾아내기 위해 복잡한 분자 구조를 통해 걸러내는 엄청난 양의 데이터를 처리했습니다. "인실리코(in-silico)" 약물 발견으로 명명된 이 혁신적인 접근 방식은 약물 개발 프로세스를 가속화하고 과학자들이 전통적인 항생제를 무시하는 법을 배운 완고한 박테리아를 정확하게 표적으로 삼아 중화할 수 있도록 합니다. 

사용 AI, MIT 과학자들은 제거 능력이 있는 화합물을 성공적으로 찾아냈습니다. 아시네 토 박터 바우 마니, 병원 환경에서 흔히 발견되는 악명 높은 박테리아. 이 박테리아는 경증에서 중증에 이르는 다양한 감염을 일으키는 능력으로 알려져 있으며 의료 환경에서 주요 관심사가 되었습니다. 

위의 이미지에서 볼 수 있듯이 해당 주제를 둘러싼 문헌 결과의 수는 아시네 토 박터 바우 마니 박테리아. Patsnap의 Synapse 플랫폼에는 5000개 미만의 문헌 결과가 있으며, 이는 이 박테리아가 현재 높은 관심을 받고 있음을 나타냅니다. 연구원들은 이 슈퍼 버그에 대한 해결책을 찾고 그것이 인류에게 가하는 지속적인 위협을 방지하기 위해 싸우고 있습니다. 

주요 관심사 중 하나는 혈류 감염, 폐렴, 요로 감염 및 수술 부위 감염을 포함한 의료 관련 감염을 유발하는 경향입니다. 이러한 감염은 박테리아의 자연 회복력과 여러 항생제에 대한 내성을 발달시키는 능력으로 인해 치료하기 어려울 수 있습니다.  

또한 집중 치료를 받고 있거나 기저 질환이 있는 사람과 같이 면역 체계가 손상된 개인은 특히 Acinetobacter baumannii 감염에 취약합니다. 이러한 취약한 인구에서 박테리아의 영향은 훨씬 더 심각하여 이환율과 사망률이 높아질 수 있습니다. 아시네 토 박터 바우 마니 또한 특히 감염 통제 조치가 부적절한 환경에서 환자 간에 쉽게 퍼집니다. 이로 인해 발병이 발생할 수 있으며 의료 관련 감염의 전반적인 부담에 기여할 수 있습니다. 

맺음말: AI 기반 신약 발견 및 개발의 미래 수용 

이 혁신적인 AI 적용 의료 산업에서 중요한 의료 문제를 해결하는 데 있어 기술이 할 수 있는 변혁적 역할을 잘 보여줍니다. 고급 알고리즘과 계산 능력을 활용함으로써 연구원들은 한때 상상할 수 없었던 의학적 혁신을 위한 새로운 길을 열고 있습니다.  

환자의 관점에서 볼 때 AI 기반 약물 발견은 생명을 구하는 치료법의 가용성을 가속화할 수 있습니다. 슈퍼박테리아에 대한 효과적인 치료와 같은 새로운 치료법의 식별 및 개발을 촉진함으로써 환자는 혁신적인 약물에 더 빨리 접근할 수 있는 이점을 얻을 수 있습니다.