AI dan Antibiotik: Inovasi MIT Targetkan Bakteri Usus dengan Cermat

Table of Contents

Antibiotik, meskipun krusial dalam pengobatan, seringkali menjadi pedang bermata dua bagi pasien dengan penyakit radang usus. Obat spektrum luas yang umum digunakan untuk mengatasi peradangan usus dapat membunuh bakteri baik bersamaan dengan bakteri jahat, yang terkadang justru memperburuk gejala seiring waktu. Namun, para peneliti di Laboratorium Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan (CSAIL) MIT dan Universitas McMaster telah mengembangkan senyawa baru yang lebih tepat sasaran.

Enterololin: Antibiotik Presisi untuk Peradangan Usus

Molekul yang disebut enterololin ini menekan sekelompok bakteri yang terkait dengan eksaserbasi penyakit Crohn, sementara sebagian besar mikrobioma tetap utuh. Dengan menggunakan model AI generatif, tim peneliti berhasil memetakan cara kerja senyawa ini, yang biasanya membutuhkan waktu bertahun-tahun namun berhasil dipercepat menjadi hanya beberapa bulan. Jon Stokes, penulis senior dari penelitian tersebut dan asisten profesor biokimia dan ilmu biomedis di McMaster, menekankan bahwa tantangan utama dalam pengembangan antibiotik bukanlah menemukan molekul yang membunuh bakteri, tetapi memahami bagaimana molekul tersebut bekerja di dalam bakteri.

Menargetkan Bakteri dengan Cermat

Enterololin merupakan langkah maju menuju antibiotik presisi, yaitu perawatan yang dirancang untuk hanya melumpuhkan bakteri penyebab masalah. Dalam model tikus dengan peradangan mirip Crohn, obat tersebut berfokus pada *Escherichia coli*, bakteri penghuni usus yang dapat memperburuk peradangan, sambil membiarkan sebagian besar penghuni mikroba lainnya tidak tersentuh. Tikus yang diberi enterololin pulih lebih cepat dan mempertahankan mikrobioma yang lebih sehat dibandingkan dengan yang diobati dengan vankomisin, antibiotik umum. Penemuan ini menyoroti potensi besar enterololin dalam pengobatan penyakit radang usus.

DiffDock: AI yang Mempercepat Penemuan Obat

Menentukan mekanisme kerja suatu obat, atau target molekul yang diikatnya di dalam sel bakteri, biasanya membutuhkan waktu bertahun-tahun penelitian yang sangat teliti. Di sinilah peran AI menjadi krusial. Tim peneliti memanfaatkan DiffDock, model AI generatif yang dikembangkan di CSAIL oleh mahasiswa PhD MIT Gabriele Corso dan Profesor MIT Regina Barzilay.

Prediksi yang Akurat dalam Hitungan Menit

DiffDock dirancang untuk memprediksi bagaimana molekul kecil cocok ke dalam kantong pengikat protein, suatu masalah yang sangat sulit dalam biologi struktural. Algoritma docking tradisional seringkali menghasilkan hasil yang berisik. DiffDock justru merumuskan docking sebagai masalah penalaran probabilistik: model difusi secara iteratif menyempurnakan tebakan hingga konvergen pada mode pengikatan yang paling mungkin. Barzilay menjelaskan bahwa dalam hitungan menit, model tersebut memprediksi bahwa enterololin mengikat kompleks protein bernama LolCDE, yang penting untuk mengangkut lipoprotein dalam bakteri tertentu.

Validasi Melalui Eksperimen Laboratorium

Prediksi DiffDock kemudian diuji oleh tim Stokes. Mereka mengembangkan mutan *E. coli* yang resisten terhadap enterololin di laboratorium. Hasilnya, perubahan DNA mutan sesuai dengan lolCDE, persis seperti yang diprediksi DiffDock. Mereka juga melakukan sekuensing RNA dan menggunakan CRISPR untuk menekan ekspresi target yang diharapkan. Eksperimen ini mengungkap gangguan pada jalur yang terkait dengan transportasi lipoprotein, yang juga sesuai dengan prediksi DiffDock.

Dampak dan Prospek Masa Depan

Penemuan ini menyoroti pergeseran dalam penggunaan AI di bidang ilmu kehidupan. AI tidak hanya dapat menemukan molekul baru, tetapi juga memberikan penjelasan mekanistik yang sangat penting untuk memproses molekul dalam pengembangan obat. Penelitian ini telah memangkas waktu pengembangan dari 18 bulan hingga dua tahun menjadi sekitar enam bulan. Perusahaan spinout Stokes, Stoked Bio, telah melisensikan senyawa tersebut dan sedang mengoptimalkan sifat-sifatnya untuk potensi penggunaan pada manusia. Uji klinis dapat dimulai dalam beberapa tahun mendatang.

Masa Depan Antibiotik Presisi

Peneliti juga melihat implikasi yang lebih luas. Alat AI seperti DiffDock dapat membuat penemuan dan validasi antibiotik spektrum sempit menjadi lebih praktis, yang memungkinkan generasi baru antimikroba yang ditargetkan. Bagi pasien dengan Crohn dan kondisi radang usus lainnya, prospek obat yang mengurangi gejala tanpa mengganggu mikrobioma dapat berarti peningkatan kualitas hidup yang signifikan. Antibotik presisi juga dapat membantu mengatasi ancaman resistensi antimikroba yang semakin meningkat.

Penemuan ini bukan hanya tentang senyawa baru, tetapi juga tentang bagaimana kita dapat mempercepat proses penemuan obat dengan kombinasi AI, intuisi manusia, dan eksperimen laboratorium. Inovasi ini memiliki potensi untuk mengubah cara kita mendekati penemuan obat untuk banyak penyakit, bukan hanya Crohn.

Ikuti dan Dukung Infolabmed.com

Mari terhubung melalui media sosial dan dukung perkembangan website Infolabmed.com

Follow Media Sosial Infolabmed.com

📢

Telegram

Follow

👍

Facebook

Follow

🐦

Twitter/X

Follow

Dukungan untuk Infolabmed.com

Beri Donasi untuk Perkembangan Website

Dukung Infolabmed.com dengan memberikan donasi terbaikmu melalui DANA. Setiap kontribusi sangat berarti untuk pengembangan dan pemeliharaan website.

Donasi via DANA

Produk Infolabmed

Nama Produk: PORLAK BGM-102 - Alat Cek Gula Darah Digital Akurat, Hasil 5 Detik, Bonus Lancet & Baterai

Harga: Rp 270.000

Order Sekarang

© 2025 Infolabmed.com | Terima kasih atas dukungannya