JÖVŐ HÉTEN AGROFOOD 2024 ÉS AGROFUTURE 2024 KONFERENCIA | KOMBINÁLT JEGGYEL 50% KEDVEZMÉNNYEL!
Az AgroFood 2024 konferencián előadóink között lesz Nobilis Márton, Hollósi Dávid, Gyuricza Csaba, Giacomo Pedranzini és Ruck János is!
Az AgroFuture 2024 konferencián előad Feldman Zsolt, Hadászi László, Nemes Imre, Petri Bernadett és Vajda Péter is!
Regisztráció most 15% kedvezémnnyel, kombinált jeggyel, az AGROBÉRLETTEL 50% kedvezménnyel!
"Az antibiotikumok lassan elveszítik hatékonyságukat mind az emberekben, mind az állatokban, mivel a baktériumok mutációk révén alkalmazkodtak hozzájuk. A túlzott gyógyszerfelhasználás gyors szelekciót eredményez, gyorsabbat, mint amilyen tempóban az ember új antibiotikumokat tud fejleszteni "- magyarázta Dr. Chris Gray, a fizika tanszékének emeritus professzora a farms.com-nak. A folyamat eredménye, hogy egyre több az antibiotikumokra rezisztens baktérium.
Ezért a Guelphi Egyetem kutatói most gépi tanulás segítségével készítenek olyan új molekulákat, amelyek felválthatják a hagyományos antibiotikumokat. Alternatívaként az antimikrobiális peptidek merültek fel. A peptidek rövid, 10 és 50 aminosavból álló láncok, fehérjedarabok. Az "igazi" fehérjék jellemzően aminosavak ezreiből épülnek fel. A kutató eredetileg azt próbálta megérteni, miért van az, hogy egyes peptidek elpusztítják a káros baktériumokat, de nem károsítják az emberi vagy állati sejteket. Gray azt találta, hogy ezek az aminosavláncok pozitív töltésűek, míg a baktériummembránok negatív töltésűek. Az emberi vagy állati sejteknek azonban nincs töltésük. Gray szerint ez az oka annak, hogy a peptidek "meg tudják különbözetni" a baktériumokat a környezetüktől.
Szerinte ez a felfedezés hasznosítható lenne az állategészségügyben, ezért azt javasolta, hogy induljon egy kutatás azon peptidek megtalálására, amelyek kifejezetten a sertéstartást veszélyeztető baktériumok ellen hatásosak. A munka magában foglalja a hatékony, természetben előforduló aminosavláncok adatbázisának felállítását, majd végül új molekulák szintetizálását.
- állította a kutató. Ennek érdekében bevetik a mesterséges intelligenciát, a gépi tanulást is. Ennek során lényegében rengeteg olyan molekulát "mutatnak be" a gépnek, amelyek hatékonyak a káros baktériumokkal szemben, majd a program más potenciálisan hatékony aminosav-kombinációkat is megvizsgál - magyarázta Gray.
"Egy új, a korábbinál is hatékonyabb aminosav-kombináció megtalálása az ember számára olyan feladat, mint tűt keresni a szénakazalban. De a program elvégzi ezt a munkát" - kommentálta Gray. Amint megtalálják ezt az új kombinációt, következnek a laboratórumi, majd a terepkísérletek. A mesterséges intelligencia csak a kutatási fázist tudja lerövidíteni, a tesztelésit nem. Egy-két évig eltarthat még, mire az első antibiotikum-helyettesítő, mesterséges peptidet bevethetik a baktériumokkal szemben, de ez a nap kétségtelenül eljön.