Блог компании BotHub. Автор: Катя @Lithium_vn. По прогнозам к 2050 году смертность от инфекционных и бактериальных заболеваний, не поддающихся лечению в связи с устойчивостью возбудителей к антибактериальным препаратам, составит 10 млн человек в год и выйдет на одно из лидирующих мест наряду с сердечно-сосудистыми и онкологическими заболеваниями.

Основным объектом данного исследования как раз является один из таких типов бактерий – метициллинрезистентный золотистый стафилококк (MRSA), устойчивый к стандартным лекарственным препаратам, известным и применяемым на практике антибиотикам.

Инфицирование происходит просто и быстро, более того, такого рода заболевания относятся к внутрибольничным инфекциям или инфекциям, связанным с оказанием медицинской помощи (ИСМП), что также является насущной проблемой как для каждого из нас, так и для государства в целом.

Данной проблемой уже долгие годы занимаются ученые и медицинские организации по всему миру, и, наконец, с мертвой точки позволили сдвинуться силы искусственного интеллекта и глубокого обучения, основанного на применении графовых моделей нейронных сетей, знакомых для каждого из нас.

Ученым из Массачусетского университета удалось осуществить данное исследование за счет использования глубокого обучения. Помимо того, что новый класс антибиотиков способен уничтожать MRSA бактерии, он также обладает очень низкой токсичностью по отношению к клеткам человека, что является безупречным результатом.

Ключевым нововведением данного исследования является то, что ученые также смогли выяснить, какие виды информации использовала модель глубокого обучения для прогнозирования эффективности антибиотиков. Эти знания необходимы для дальнейшей разработки дополнительных препаратов, которые могли бы работать даже лучше, чем те, которые были определены моделью.

В данной статье я подробнее расскажу о методах и ходе данного исследования, от зарождения идеи, до ее реализации и практических результатов.