MIT’den araştırmacılar, etkili bir antibiyotik geliştirmek için makine öğrenme kullandılar. Makine öğrenme tarafınca bileşimi sunulan antibiyotik, birçok bakteriye karşı mücadelede yararlı oldu.
Makine öğrenme artık birçok alanda kullanılmaya başlandı. Şimdiden MIT’den bilim adamları, antibiyotik geliştirecek bir makine öğrenme algoritması geliştirdiler. Makine öğrenme algoritması ile oluşturulan antibiyotik, Dünya Sıhhat Örgütü’nün ‘tehlikeli sonuç’ sıralamasında bulunan iki bakteriye karşı çözüm oldu.
MIT’den bilim adamları, yeni bir antibiyotik geliştirilmesiyle bakterileri öldüren molekül türlerini tanımlamak için bir derin öğrenme algoritması geliştirdiler. Algoritmanın geliştirilmesi için ortalama 2.500 ilacın ve naturel bileşiğin atomik, moleküler özellikleri ve maddenin E coli bakterinin büyümesini ne kadar durdurduğunun verisi elde edildi.
Derin öğrenme algoritması, iyi antibiyotikler için hangi moleküllerin özelliklerinin icap ettiğini öğrendikten sonrasında bilim adamları, hastaların tedavisinde kullanılan 6.000’den fazla bileşiğin verilerinin bulunmuş olduğu bir kütüphane üstünde çalışmaya başladılar. Algoritma, mevcut antibiyotiklerin yerine yeni bileşiklere odaklandı. Bu şekilde bakterilerin hemen hemen direnç göstermediği başka bir ilacın ortaya çıkmasını sağlandı.
Çalışmanın baş yazarı Jonathan Stokes, algoritmanın antibiyotik oluşturmak için lüzumlu olan bileşikleri değerlendirmesinin saatler sürdüğünü söylemiş oldu. Makine öğrenme algoritması tarafınca geliştirilen yeni antibiyotiğe 2001: A Space Odyssey filmindeki bir karakterden yola çıkılarak “halicin” adı verildi.
Hastalardan toplanan bakteriler üstünde meydana getirilen testler, halicin isminde olan antibiyotiğin etkilerini gösterdi. Halici, tüberküloza yol açan Mycobacterium tuberculosis’i ve Enterobacteriaceae‘i öldürmeyi başardı. Ek olarak fareler üstünde meydana getirilen testlerde birçok ilaca karşı bağışıklık geliştirmiş Acinetobacter baumannii enfeksiyonları temizlenebildi.
Araştırmacılar, 1.5 milyar bileşiğin özelliklerinin bulunmuş olduğu bir veritabanı üstünde çalışmaya başladılar. Algoritma bu bileşiklerden bir tek 107 milyon tanesi üstünde emek verme yapmış oldu. Algoritma, 107 milyon veri üstünde 3 gün emek verme yaptıktan sonrasında 23 potansiyel antibiyotiğin kısa bir listesini verdi. Bu antibiyotiklerden ikisi hakikaten oldukca kuvvetli bir etkiye sahipti.
MIT’deki araştırmacılardan olan Regine Barzilay, geliştirilecek yeni antibiyotiklerde daha spesifik bakterilere dönük bir emek verme planladıklarını açıkladı. Bu sayede antibiyotikler, bağırsaklarda bulunan yararlı bakterilerde dahil olmak suretiyle tüm bakterileri öldürmek yerine bir tek belli bir tür bakteri üstünde etkili olabilecekler.
