Model kecerdasan buatan generatif (AI) sering kali mengalami halusinasi dan menciptakan informasi yang tidak faktual atau tidak dapat dikutip dari materi sumber. Perilaku ini biasanya merupakan kelemahan, terutama mengingat meningkatnya misinformasi yang dihasilkan oleh AI. Namun, di dunia bakteri, halusinasi membantu para peneliti menemukan obat-obatan baru yang dapat menyelamatkan nyawa.
Para peneliti dari Stanford Medicine dan Universitas McMaster mengembangkan model AI yang mengungkapkan solusi yang mungkin untuk bakteri yang resisten terhadap antibiotik yang mematikan.
Juga: Google dan MIT meluncurkan kursus AI generatif gratis untuk para guru.
Model yang disebut SyntheMol, singkatan dari synthesizing molecules, menciptakan “struktur dan resep kimia untuk enam obat baru yang ditujukan untuk membunuh strain resisten dari Acinetobacter baumannii, salah satu patogen terkemuka yang bertanggung jawab atas kematian terkait resistensi antibakteri,” laporan studi tersebut.
Penelitian memperkirakan hampir lima juta kematian terkait resistensi antimikroba (AMR) terjadi setiap tahun secara global. “Ada kebutuhan kesehatan masyarakat yang besar untuk mengembangkan antibiotik baru dengan cepat,” kata James Zou, seorang profesor asosiasi ilmu data biomedis dan salah satu penulis studi tersebut.
“Hipotesis kami adalah bahwa ada banyak molekul potensial di luar sana yang bisa menjadi obat yang efektif, namun kita belum membuat atau mengujinya. Itulah mengapa kami ingin menggunakan AI untuk merancang molekul-molekul yang benar-benar baru yang belum pernah dilihat dalam alam.”
Juga: Bagaimana sebuah undang-undang melindungi pemikiran Anda dari perusahaan teknologi – dan mengapa itu penting.
Jumlah senyawa kimia yang mungkin ada secara eksponensial. Sebelum model seperti SyntheMol, para peneliti masih menggunakan algoritma untuk menyaring perpustakaan obat-obatan untuk solusi yang mungkin, namun hanya dapat melakukannya dengan sebagian kecil dari kecepatan dan skala yang diperlukan. Kekuatan komputasi SyntheMol – dan kenyataan bahwa ia mengalami halusinasi – memungkinkan para peneliti menjelajahi solusi terhadap AMR dengan efisiensi yang segar.
“AI ini benar-benar merancang dan mengajari kita tentang bagian kimia yang baru ini yang belum pernah dieksplorasi oleh manusia,” kata Zou.
Para peneliti melatih SyntheMol pada perpustakaan “blok bangunan molekuler” dan reaksi kimia. Mereka menyertakan data tentang senyawa kimia mana yang saat ini efektif melawan Acinetobacter baumannii sebagai pedoman. Menurut Stanford, model tersebut “menghasilkan sekitar 25.000 antibiotik yang mungkin dan resep untuk membuatnya dalam waktu kurang dari sembilan jam.”
Juga: Pengembangan agile dapat membuka kekuatan AI generatif – inilah caranya.
Awalnya, SyntheMol agak terlalu berimajinasi, menciptakan senyawa yang tidak mungkin ada secara fisik, sehingga para peneliti menambahkan pembatas. Hasilnya jauh lebih realistis. Untuk memastikan bakteri tidak menjadi resisten terhadap resep baru ini, para peneliti menyaring senyawa yang mirip dengan antibiotik yang saat ini efektif.
“Sekarang kita tidak hanya memiliki molekul-molekul yang benar-benar baru, tetapi juga instruksi eksplisit tentang cara membuat molekul-molekul itu,” kata Zou.
Para peneliti mempersempit pilihan senyawa yang disarankan oleh SyntheMol untuk kelayakan. Perusahaan kimia Enamine dapat menciptakan 58 senyawa di laboratorium. Enam di antaranya mampu membunuh strain resisten bakteri saat diuji, dan dua di antaranya telah maju ke tahap pengujian pada tikus.
Senyawa baru juga menunjukkan harapan dalam melawan bakteri infeksi lain yang dapat menjadi resisten terhadap antibiotik, termasuk E. coli, MRSA, dan yang dapat menyebabkan meningitis dan pneumonia. Para peneliti saat ini sedang menyesuaikan SyntheMol dan bekerja dengan tim lain untuk melihat apakah model tersebut juga dapat digunakan untuk menemukan kemungkinan obat untuk penyakit jantung.