항생제 남용으로 인한 약물 내성 감염이 증가하고 있는 가운데, 새로운 항균 도구 개발은 둔화되고 있다.

제임스 콜린스 교수는 컴퓨터 예측과 새로운 실험 플랫폼을 결합한 연구에 중점을 둔 협력에 대해 설명합니다.

MIT 과학자들이 BoltzGen이라는 AI 모델을 공개했는데, 이 모델은 단백질 결합체를 어떤 생물학적 대상에도 처음부터 생성할 수 있어서 AI의 영역을 생물학을 이해하는 것에서 공학적으로 변화시키고 있다.

MIT CSAIL과 맥마스터 대학 연구진은 생성 모델을 사용하여 좁은 스펙트럼 항생제가 질병을 일으키는 세균을 어떻게 공격하는지 밝혀냄. 이로써 보통 몇 년이 걸리는 과정을 가속화함.

MIT 연구진은 VaxSeer를 사용하여 바이러스 진화와 항원성을 예측하는 기계 학습을 활용해 백신 선정을 더 정확하고 추측에 의존을 줄이는 것을 목표로 함.

이 프레임워크는 임상 의사들이 X-ray에서 특정 상태가 존재할 가능성을 더 정확하게 반영하는 구문을 선택하는 데 도움을 준다.

새로운 시스템이 생성적 AI를 사용하여 분자의 역학을 에뮬레이션하며, 정적인 분자 구조를 연결하고 흐릿한 이미지를 비디오로 발전시키는 과정.

새로운 컴퓨테이션 모델을 사용해 연구자들은 다양한 감염성 질환을 대상으로 하는 항체 치료제를 식별할 수 있을 것으로 기대됩니다.