Doordat bacteriën resistenter worden, moeten onderzoekers almaar krachtigere antibiotica zoeken. Aan het Massachusetts Institute of Technology doet kunstmatige intelligentie een stevige duit in het zakje naar die zoektocht, zo schrijft The Guardian.
Halicine. Zo heet de nieuwe antibiotische verbinding die dankzij machine learning-algoritmes werd ontdekt aan het MIT.
Halicine, genoemd naar de computer HAL 9000 uit Stanley Kubricks sciencefictionfilm ‘2001: A Space Odyssey’, slaagt er niet enkel in om bacteriën klein te krijgen die al resistent geworden zijn tegen bekende antibiotica, maar doet dat ook op een geheel nieuwe wijze. Ze grijpt in op de manier waarop bacteriën moleculen aanmaken om energie in op te slaan. Het resultaat is verbluffend: na dertig dagen hadden bijvoorbeeld E.Coli-bacteriën nog geen enkele resistentie tegen halicine opgebouwd. Tegen een conventionele antibioticum als cipofloxacin gebeurde dat al na drie dagen.
Het team aan het MIT ontwikkelde het ai-systeem zodat het effectiever moleculaire verbindingen kan opsporen die voor de mens van pas kunnen komen, bijvoorbeeld omdat ze bacteriën kunnen doden. Het neurale netwerk dat daarvoor werd ingezet, kon zelf molecules identificeren en accurate voorspellingen doen over hun eigenschappen. De wetenschappers trainden het systeem op 2.500 gekende moleculen, 1.700 uit reeds bestaande geneesmiddelen, achthonderd van natuurlijke oorsprong. Daarna werd het losgelaten op een bibliotheek van zesduizend nieuwe verbindingen, waaruit halicine als beste naar voren kwam.
De bevindingen zijn bemoedigend, maar geneesmiddelen met halicine zijn nog niet voor morgen. Aan het MIT is de antibiotica al ingezet om de ziekenhuisbacterie Acinetobacter baumannii (een vaak voorkomende infectie bij soldaten in Afghanistan en Irak) te bestrijden bij muizen, maar er zijn nog geen proeven uitgevoerd op mensen. Toch lijkt het erop dat er een nieuwe trend in ingezet. Er is immers ook al begonnen met het screenen van een database van meer dan honderd miljoen nieuwe moleculen, ook daar werden 23 beloftevolle kandidaten in gevonden. Het systeem is trouwens niet alleen te gebruiken om nieuwe geneesmiddelen te ontwikkelen maar ook om bestaande middelen te verbeteren en hun neveneffecten in te perken.
