pibitek.biz - Peneliti dari MIT berhasil menemukan senyawa kimia yang bisa melawan bakteri MRSA. Mereka menggunakan model deep-learning yang bisa dijelaskan. Model ini bisa mengenali senyawa yang punya sifat antibiotik. Model lain bisa memprediksi apakah senyawa itu berbahaya buat manusia. Tim peneliti ini melatih 20 model dengan data 39.312 molekul. Data ini menunjukkan efek antibiotik dari molekul-molekul itu.
2 – Anthropic Perbarui Model AI Generatif Claude 3 2 – Anthropic Perbarui Model AI Generatif Claude 3
3 – Peneliti Bikin Worm Malware yang Racuni ChatGPT dan Gemini 3 – Peneliti Bikin Worm Malware yang Racuni ChatGPT dan Gemini 300x600
Mereka pakai kerangka kerja Chemprop untuk melatih modelnya. Model ini bisa memprediksi efek antibiotik dari molekul baru. Tim peneliti juga bikin model lain yang bisa memprediksi toksisitas molekul.
Model ini diuji pada tiga jenis sel manusia: hati, otot, dan paru-paru. Dengan model-model ini, tim peneliti bisa memilih 3.600 molekul dari 12 juta molekul di database. Molekul-molekul ini kemungkinan besar punya efek antibiotik dan tidak toksik.
Tim peneliti juga pakai metode Monte Carlo tree search untuk menjelaskan efek antibiotik dari molekul-molekul itu. Metode ini bisa menunjukkan substruktur kimia yang berpengaruh. Dari situ, bisa ditemukan kelas senyawa yang bisa jadi kandidat obat antibiotik.
James Collins, direktur lab MIT, bilang: AI sudah dipakai untuk menyelesaikan banyak masalah di bidang kimia dan biologi. Tahun 2020, lab MIT pakai AI untuk menemukan senyawa halicin yang bisa jadi antibiotik. InfoQ juga melaporkan aplikasi AI lain, seperti AlphaFold2 dari DeepMind yang bisa memprediksi struktur protein, dan ESMFold dari Meta yang bisa memprediksi struktur protein dari urutan gen.
Kerja terbaru dari lab MIT ini pakai Chemprop, sebuah perpustakaan deep-learning terbuka untuk memprediksi sifat molekul. Tim peneliti juga pakai perpustakaan terbuka lain, RDKit, untuk menghitung fitur tambahan, seperti jumlah penerima hidrogen pada molekul. Untuk mengumpulkan data latih untuk model prediksi antibiotik, peneliti menumbuhkan bakteri S. Aureus dan menambahkan konsentrasi dari masing-masing 39.312 molekul untuk melihat mana yang bisa menghambat pertumbuhan bakteri. Dari situ, ditemukan 512 molekul yang punya label antibiotik.
