Tecnologia

Inteligência artificial sabe como combater superbactéria considerada perigosa pela OMS

29 maio 2023, 16:51 - atualizado em 29 maio 2023, 16:51
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O aprendizado de máquina, ou machine learning, é um instrumento do campo da IA ​​em que os computadores aprendem automaticamente a partir de dados passados (Imagem: TruthGPT Coin/Site/Reprodução)

Um estudo divulgado por cientistas da Universidade McMaster mostra como a inteligência artificial foi utilizada para descobrir um novo antibiótico capaz de combater uma superbactéria resistente a medicamentos. A bactéria é considerada uma ameaça “crítica” pela Organização Mundial da Saúde (OMS).

A pesquisa, divulgada na última quinta-feira (25), mostra como foi usado os cientistas da McMaster em conjunto do Instituto de Tecnologia de Massachusetts conseguiram usar o aprendizado de máquina para encontrar um novo antibiótico contra a bactéria Acinetobacter baumannii.

O aprendizado de máquina, ou machine learning, é um instrumento do campo da IA ​​em que os computadores aprendem automaticamente a partir de dados passados. Com ele os cientistas analisaram as ramificações das molécula e suas modificações.

Já a bactéria é frequentemente encontrada em hospitais e pode causar infecções graves, conforme diz o estudo publicado na revista Nature Chemical Biology. Por ser comum em hospitais, a bactéria desenvolveu grande resistência contra medicamentos por meio de mutações ao longo do tempo.

Ela pode se espalhar por curtas distâncias pelo ar em gotículas de água, mas é mais comumente transmitido de pessoa para pessoa, pelas mãos dos profissionais de saúde.

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A própria Organização Mundial da Saúde disse em 2017 que novos antibióticos eram “necessários com urgência” para combater ela. Segundo o estudo, a inteligência artificial pode estar no caminho certo para atingir esse objetivo. 

“As abordagens de aprendizado de máquina permitem a exploração rápida do espaço químico, aumentando a probabilidade de descobrir novos materiais químicos com atividade antibacteriana”, descreve o estudo publicado.

Repórter do Crypto Times
Jornalista formado pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Repórter do Crypto Times, e autor do livro "2020: O Ano que Não Aconteceu". Escreve sobre criptoativos, tokenização, Web3 e blockchain, além de matérias na editoria de tecnologia, como inteligência artificial, Real Digital e temas semelhantes. Já cobriu eventos como Consensus, LabitConf, Criptorama e Satsconference.
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Jornalista formado pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Repórter do Crypto Times, e autor do livro "2020: O Ano que Não Aconteceu". Escreve sobre criptoativos, tokenização, Web3 e blockchain, além de matérias na editoria de tecnologia, como inteligência artificial, Real Digital e temas semelhantes. Já cobriu eventos como Consensus, LabitConf, Criptorama e Satsconference.
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