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# Keypoint:
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WHO에 따르면 현재, 전세계적으로 항생제 내성으로 사망한 230,000 명을 포함하여 약물 내성 질환으로 인해 매년 최소 70 만 명이 사망한다고 한다. 또 기존 항생제로 치료가 불가능한 변종 박테리아, 일명 슈퍼박테리아가 속속 등장하고 있는 상황
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MIT연구팀이 인공지능(AI)를 활용해 치료 불가능한 변종 박테리아를 포함한 광범위한 박테리아에 대응하는 새로운 항생물질 '할리신(Halicin)'을 발견.(물질은 영화 '2001 : A Space Odyssey'의 가상 인공지능 시스템 '할'의 이름을 따서 명명)
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연구팀은 환자로부터 분리되어 실험실 배양에서 수십 개의 박테리아 균주에 대해 테스트. Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii, Mycobacterium tuberculosis 등 치료에 저항력이 있는 많은 박테리아를 죽일 수 있음을 확인했으며, 이 약물은 치료하기 어려운 폐 병원균인 Pseudomonas aeruginosa를 제외하고 그들이 시험한 모든 종에 대해 효과
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3일만에 1억 개 이상의 화학 화합물(ZINC15 데이터베이스)을 선별할 수 있는 이 AI 모델은 기존 약물과는 다른 메커니즘을 이용해 박테리아를 사멸시키는 잠재적 항생제를 선별하기 위해 고안됐으며, 완전히 새로운 종류로 인간세포에 무해한 항생물질을 찾아냈다는데 과학자들은 주목
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딥러닝 기반 약물 발견에서는 2,335 개의 분자 수집을 사용하여 대장균의 성장 억제를 예측하기 위해 딥 신경망 모델을 훈련시켰다. 이에 대한 활성을 갖는 잠재적인 화합물을 확인하기 위해, 생성된 모델은 1 억 1,100 만개 이상의 분자를 포함하는 다수의 화학 라이브러리에 적용됐으며, 이 화합물들은 모델의 예측 점수에 근거한 순위를 부여하고 최종 후보 목록은 사전 지정된 예측 점수 임계 값, 화학 구조 및 가용성에 따라 선택
# 참고 논문 : ‘항생제 발견에 대한 딥러닝 접근법(A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery)’ - CELL(2020.02.20) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867420301021
# 참고 : http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=15462
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