دوره 1، شماره 2، 1403-1404، صفحات 132 - 153

نویسندگان : مریم ندیمی* ¹

چکیده :
مقاومت آنتی‌بیوتیکی یا مقاومت به آنتی‌بیوتیک (مقاومت باکتریها به پادزیستها)، یعنی میکروب‌های بیماری‌زا که برای مبارزه با آنان آنتی‌بیوتیک استفاده می‌شوند، با جهش ژنی (موتاسیون) نسبت به این داروها مقاومت پیدا کنند و نسل‌های جدیدی به وجود بیایند که نتوان با آن‌ها مبارزه کرد. این نوع مقاومت به توانایی میکروب‌ها مانند باکتری‌ها، ویروس‌ها، انگل‌ها و قارچ‌ها برای مقاومت در برابر اثرات داروهایی که در ابتدا برای کشتن آن‌ها یا مهار رشد آن‌ها طراحی شده بودند، اشاره دارد. به طور کلی مقاومت آنتی‌بیوتیکی در میکروب‌ها به یکی از بحرانی‌ترین چالش‌های بهداشت عمومی در سطح جهانی تبدیل شده است. این پدیده به دلیل استفاده بی‌رویه یا نادرست از آنتی‌بیوتیک‌ها، جهش‌های ژنتیکی در میکروب‌ها، و مدیریت نادرست داروها، باعث ظهور گونه‌های مقاوم به درمان شده است که جان میلیون‌ها انسان را تهدید می‌کند. پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهند که تا سال 2050، مقاومت دارویی ممکن است جان 10 میلیون نفر را در هر سال بگیرد. در این راستا، استفاده از هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از فناوری‌های نوظهور، انقلابی در حوزه مدل‌سازی رفتار آنتی‌بیوتیکی میکروب‌ها و کشف داروهای جدید ایجاد کرده است. هدف اصلی این پژوهش، تحلیل رفتار میکروب‌ها در برابر ترکیبات آنتی‌بیوتیکی به کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی و کشف داروهایی با ماندگاری طولانی‌تر و قدرت مؤثرتر در مقابله با مقاومت دارویی است. هوش مصنوعی با کمک مدل‌سازی داده‌های شیمیایی و بیولوژیکی، توانایی شناسایی ترکیبات دارویی مؤثر را داراست. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی پیشرفته، این فناوری امکان تحلیل ساختار مولکولی و پیش‌بینی میزان اثربخشی و پایداری داروها را فراهم کرده است. تاکنون، دانشمندان توانسته‌اند کلاس‌های جدیدی از آنتی‌بیوتیک‌ها را شناسایی کنند که قابلیت درمان باکتری‌های مقاوم مانند اسینتوباکتر بومانی و MRSA را دارند. این مقاله به بررسی فرآیند مدل‌سازی هوش مصنوعی برای کشف داروهای جدید، مزایا، و چالش‌های موجود در این رویکرد می‌پردازد. یافته‌ها نشان می‌دهند که AI علاوه بر کاهش هزینه و زمان تحقیقات، امکان بهبود فرمولاسیون داروهای موجود و غلبه بر مشکلات مقاومت دارویی را فراهم کرده است. فناوری هوش مصنوعی همچنین با سرعت بسیار بالایی قادر به پردازش حجم وسیعی از داده‌های شیمیایی و بیولوژیکی بوده که این امر شناسایی ترکیبات مؤثر با خطرات کمتر و ماندگاری بیشتر را میسر می‌کند. علاوه بر این، AI به ایجاد آزمایشات دقیق‌تر و پیش‌بینی بهتر رفتارهای دارویی کمک کرده است که نه تنها اثربخشی درمان‌ها را افزایش می‌دهد بلکه خطر تولید گونه‌های مقاوم جدید را کاهش می‌دهد. به کمک توسعه بیشتر این فناوری، صنعت داروسازی می‌تواند وارد عرصه‌ای شود که در آن مقاومت دارویی کنترل شده و داروهای آینده با دقت و سرعت بیشتری طراحی شوند.

کلمات کلیدی :
هوش مصنوعی، مقاومت آنتی‌بیوتیکی، کشف داروهای جدید، تحلیل رفتار میکروب‌ها، یادگیری ماشین