Der Artikel “Ein tiefgreifender Lernansatz zur Antibiotikaentdeckung” von Stokes et al. aus dem Jahr 2020 beschäftigt sich mit der Verwendung von künstlicher Intelligenz für die Entdeckung neuer Antibiotika. Andere Artikel in der Zusammenfassung befassen sich mit der Selektivität von Antibiotika gegen gramnegative Pathogene, der Vermeidung von Resistenz bei pathogenen Bakterien und der Rationalisierung des Designs neuer Antibiotika zur Behandlung von Infektionen.
Die Studien unterstreichen die Bedeutung von Plattformen für die Antibiotikaentdeckung und den evolutionären Prozess bei der Entdeckung von Antibiotika, um resistente Bakterien zu bekämpfen. Zudem zeigen sie die Möglichkeit der Verwendung von künstlicher Intelligenz für die beschleunigte Antibiotikaentdeckung und die Entwicklung neuer Wirkstoffklassen. Die Herausforderungen der Antibiotikaentdeckung und die Bedeutung von Repositionierungsstudien werden ebenfalls diskutiert.
Weitere Forschung in diesem Bereich umfasst die Verwendung von maschinellem Lernen, um künstliche Intelligenz in den Kampf gegen Infektionskrankheiten einzubeziehen, sowie die Entdeckung neuer Antibiotika, die auf spezifische Pathogene abzielen. Die Mechanismen der Antibiotikazerstörung auf zellulärer Ebene werden ebenfalls untersucht, um die Wirksamkeit von Antibiotika zu verbessern und resistente Bakterien zu bekämpfen.
Insgesamt konzentrieren sich die Studien darauf, neue Wege zur Entdeckung von Antibiotika zu erforschen, um der zunehmenden Antibiotikaresistenzkrise entgegenzuwirken. Durch die Kombination von traditionellem Wissen, modernen Technologien wie künstlicher Intelligenz und tiefem Lernen sowie einem besseren Verständnis der zellulären Mechanismen der Antibiotikawirkung können Hoffnungen auf effektivere Therapien gegen Infektionen genährt werden.