"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.