Новая эра в здравоохранении: интеграция искусственного интеллекта и микробиологии

Слияние искусственного интеллекта (ИИ) и микробных терапий открывает перспективные пути для новых открытий и терапевтических вмешательств. При экспоненциальном росте омных наборов данных и быстром развитии технологий ИИ следующее поколение ИИ становится всё более распространённым в исследованиях микробиологии. В микробиологических исследованиях ИИ играет ключевую роль в классификации и функциональной аннотации микроорганизмов. Алгоритмы машинного обучения обеспечивают эффективную и точную категоризацию микробных таксонов, что позволяет выявлять функциональные признаки и метаболические пути в микробных сообществах. Кроме того, стратегии проектирования белков на основе ИИ обещают создание ферментов с улучшенной каталитической активностью и стабильностью. Предсказывая структуры, функции и взаимодействия белков, алгоритмы ИИ позволяют рационально проектировать белки и ферменты, адаптированные для конкретных приложений. Системы ИИ уже присутствуют в клинических микробиологических лабораториях в виде экспертных правил, используемых некоторыми автоматизированными системами тестирования чувствительности и идентификации. В будущем технологи микробиологии будут больше полагаться на ИИ для первичного скрининга, что позволит им сосредоточиться на диагностических задачах и сложных технических интерпретациях. Подходы на базе ИИ обладают огромным потенциалом для углубления нашего понимания микробных экосистем, ускорения процессов поиска лекарств и стимулирования разработки прорывных терапевтических вмешательств. В этом обзоре мы суммируем распространённые алгоритмы ИИ и их применения в микробиологии и синтетической биологии. Мы даём всестороннюю оценку полезности ИИ в микробных исследованиях, обсуждая как его преимущества, так и проблемы. Наконец, мы рассматриваем направления будущих исследований и узкие места, с которыми сталкивается ИИ в микробной области.