Para peneliti di MIT telah menggunakan deep learning, sebuah bentuk kecerdasan buatan, untuk mengidentifikasi kelas senyawa baru yang dapat membunuh bakteri yang kebal terhadap obat. Senyawa-senyawa tersebut terbukti efektif melawan Staphylococcus aureus yang resisten terhadap methicillin (MRSA), bakteri yang bertanggung jawab atas ribuan kematian di Amerika Serikat setiap tahunnya. Senyawa-senyawa tersebut juga menunjukkan toksisitas yang rendah terhadap sel manusia, menjadikannya kandidat yang menjanjikan untuk pengembangan obat. Para peneliti dapat menentukan informasi yang digunakan oleh model deep-learning untuk membuat prediksi, yang dapat membantu dalam merancang antibiotik yang lebih efektif. Penelitian ini merupakan bagian dari Proyek Antibiotik-AI di MIT, yang bertujuan untuk menemukan antibiotik baru untuk melawan bakteri yang mematikan. Infeksi MRSA dapat menyebabkan kasus sepsis yang parah, infeksi aliran darah yang berpotensi fatal. Para peneliti melatih model pembelajaran mendalam menggunakan kumpulan data yang besar dan menggunakan algoritme untuk memahami bagaimana model tersebut membuat prediksinya. Mereka menyaring jutaan senyawa dan mengidentifikasi lima kelas senyawa yang diprediksi aktif melawan MRSA. Dua senyawa dari kelas yang sama menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam model laboratorium dan tikus. Senyawa-senyawa tersebut tampaknya mengganggu kemampuan bakteri untuk mempertahankan gradien elektrokimia melintasi membran sel mereka, tanpa menyebabkan kerusakan substansial pada sel manusia. Temuan ini telah dibagikan kepada organisasi nirlaba untuk analisis lebih lanjut dan potensi penggunaan klinis. Para peneliti juga menggunakan model tersebut untuk mencari senyawa yang dapat membunuh jenis bakteri lainnya. Penelitian ini didanai oleh berbagai organisasi dan yayasan.
