新しく開発された機械学習アルゴリズムは、天然産物薬の検索を潜在的に進める可能性があります.
作成カーネギーメロン大学研究者、新しい機械学習アルゴリズムは、微生物の代謝産物シグナルとそのゲノム信号を一致させるのに熟達しています。この情報は、天然産物によく反応するものを区別するのに役立ち、科学者がどの天然産物を薬物に製造できるかを判断できるようになります。
彼らの研究はに掲載されています自然コミュニケーション.
プロジェクト科学者であり研究の主著者であるBahar Behsazは、次のように述べています。私たちは、私たちのようなアルゴリズムでそれをさらに進めることができると思います。
研究者は、200株の微生物のゲノムデータとメタボロミクスをスキャンすることにより、機械学習アルゴリズムを確認しました。チームの機械学習アルゴリズムのマーキング作成は、抗生物質、臨床的に使用された薬剤、抗癌薬の製造に非常に困難で使用される天然産物の重要な側面である非リボソームペプチド（NRP）の位置を特定するのに習熟しているNRPMinerです。
ホセインモヒマニは、助教授でラボの責任者であると述べました。ナノグラムの豊富さで分子を検出できます。
天然産物の発見により、今日で実装されている抗生物質、抗腫瘍、および抗真菌薬の大多数が発生しましたが、ペニシリンと同じように、これらの多くは純粋な運によって発見されています。無数のグローバルな製薬会社は、新しい天然物の検索を停止し、研究は非常に困難で高価です。
Mohimani氏は次のように述べています。私たちは、商業化に適したスケールで、さまざまなクラスの天然物に発見方法を拡大しています。」
チームは現在、研究から見つかった4つの新しい天然製品を調査しており、2つは潜在的な抗マラリア特性を持っていることが認められています。
