Vedci z MIT použili hlboké učenie, formu umelej inteligencie, na identifikáciu novej triedy zlúčenín, ktoré môžu zabíjať baktérie odolné voči liekom. Zistilo sa, že tieto zlúčeniny sú účinné proti zlatému stafylokoku rezistentnému voči meticilínu (MRSA), baktérii, ktorá je v USA každoročne zodpovedná za tisíce úmrtí. Zlúčeniny tiež vykazovali nízku toxicitu pre ľudské bunky, čo z nich robí sľubných kandidátov na vývoj liekov. Vedci dokázali určiť informácie, ktoré model hlbokého učenia použil na svoje predpovede, čo by mohlo pomôcť pri navrhovaní ešte účinnejších antibiotík. Štúdia je súčasťou projektu Antibiotics-AI na MIT, ktorého cieľom je objaviť nové antibiotiká proti smrtiacim baktériám. Infekcie MRSA môžu viesť k závažným prípadom sepsy, potenciálne smrteľnej infekcii krvného riečiska. Výskumníci vycvičili model hlbokého učenia pomocou veľkého súboru údajov a použili algoritmus na pochopenie toho, ako model robil svoje predpovede. Preskúmali milióny zlúčenín a identifikovali päť tried zlúčenín, o ktorých sa predpokladalo, že budú účinné proti MRSA. Dve zlúčeniny z tej istej triedy vykazovali sľubné výsledky na laboratórnych a myších modeloch. Zdá sa, že tieto zlúčeniny narúšajú schopnosť baktérií udržiavať elektrochemický gradient cez ich bunkové membrány bez toho, aby spôsobili výrazné poškodenie ľudských buniek. Zistenia boli poskytnuté neziskovej organizácii na ďalšiu analýzu a potenciálne klinické použitie. Výskumníci používajú tieto modely aj na hľadanie zlúčenín, ktoré by mohli zabíjať iné typy baktérií. Výskum financovali rôzne organizácie a nadácie.
