כיצד אנו משתמשים בבינה מלכותית בכדי לגלות אנטיביוטיקה חדשה
-
0:01 - 0:04אז איך ננצח את וירוס הקורונה הזה?
-
0:04 - 0:07באמצעות הכלים הטובים ביותר שלנו:
-
0:07 - 0:09המדע והטכנולוגיה שלנו.
-
0:10 - 0:13במעבדה שלי אנו משתמשים
בכלים של בינה מלאכותית -
0:13 - 0:14וביולוגיה סינתטית
-
0:14 - 0:17כדי להאיץ את המאבק נגד מגיפה זו.
-
0:18 - 0:20העבודה שלנו תוכננה במקור
-
0:20 - 0:23להתמודד עם משבר העמידות לאנטיביוטיקה,
-
0:23 - 0:28הפרויקט שלנו מבקש לרתום את
כוח למידת המכונה -
0:28 - 0:29כדי לחדש את ארסנל האנטיביוטיקה שלנו
-
0:29 - 0:33ולהמנע מעידן פוסט-אנטיביוטיקה
הרסני, גלובלי. -
0:34 - 0:37חשוב מכך, באותו אופן
ניתן להשתמש בטכנולוגיה -
0:37 - 0:39כדי לחפש תרכובות אנטי-ויראליות
-
0:39 - 0:41שיוכלו לעזור לנו להילחם במגיפה הנוכחית.
-
0:42 - 0:46למידת מכונה הופכת את המודל
המסורתי של גילוי תרופות -
0:46 - 0:47על פיו.
-
0:47 - 0:49בגישה זו,
-
0:49 - 0:53במקום לבדוק בקפידה אלפי מולקולות קיימות
-
0:53 - 0:54אחת אחת במעבדה,
-
0:54 - 0:56כדי להעריך את יעילותן,
-
0:56 - 1:01אנחנו יכולים להכשיר מחשב לחקור
את המרחב האקספוננציאלי הגדול יותר -
1:01 - 1:04של כל המולקולות האפשריות שאפשר לסנתז,
-
1:04 - 1:10וכך, במקום לחפש מחט בערימת שחת,
-
1:10 - 1:14אנו יכולים להשתמש במגנט
הענק של כוח המחשוב -
1:14 - 1:17כדי למצוא מחטים רבות
בערימות שחת מרובות בו זמנית. -
1:18 - 1:20היו לנו כבר כמה הצלחות מוקדמות.
-
1:21 - 1:26לאחרונה השתמשנו בלמידת מכונה כדי
לגלות אנטיביוטיקות חדשות -
1:26 - 1:29שיכולות לעזור לנו להילחם בזיהומים חיידקיים
-
1:29 - 1:33שעלולים להתרחש לצד זיהומים
מסוג SARS-CoV-2. -
1:33 - 1:37לפני חודשיים, המיזם
TED's Audacious Project אישר עבורנו מימון -
1:37 - 1:40כדי להגדיל באופן מסיבי את העבודה שלנו
-
1:40 - 1:44במטרה לגלות 7 סוגים של אנטיביוטיקות חדשות
-
1:44 - 1:48נגד שבעה מהפתוגנים הקטלניים ביותר בעולם,
-
1:48 - 1:50במהלך שבע השנים הבאות.
-
1:50 - 1:52כדי להכניס זאת להקשר:
-
1:52 - 1:54מספר סוגי האנטיביוטיקה החדשים
-
1:54 - 1:57שהתגלו בשלושת העשורים האחרונים הוא - אפס.
-
1:58 - 2:02ואילו החיפוש אחר אנטיביוטיקה חדשה הוא
למען העתיד לטווח הבינוני שלנו, -
2:02 - 2:06וירוס הקורונה החדש מהווה איום קטלני מיידי,
-
2:06 - 2:10ואני נרגש לחלוק את זה שאנו חושבים
שנוכל להשתמש באותה טכנולוגיה -
2:10 - 2:13כדי לחפש טיפולים שילחמו בנגיף הזה.
-
2:13 - 2:15אז איך נעשה זאת?
-
2:15 - 2:18ובכן, אנחנו יוצרים ספריית הדרכה מורכבת
-
2:18 - 2:24ועם עמיתים, מיישמים מולקולות אלו
לתאים נגועים ב- SARS-CoV-2 -
2:24 - 2:28כדי לראות מי מהם מציג פעילות יעילה.
-
2:28 - 2:31נתונים אלה ישמשו להדרכת
מודל למידת מכונה -
2:31 - 2:35שיוחל על ספרית אין-סיליקו
בת יותר ממיליארד מולקולות -
2:35 - 2:40כדי לחפש פוטנציאל של תרכובות
אנטי-ויראליות חדשות. -
2:40 - 2:43אנו נסנתז ונבדוק את התחזיות המבטיחות ביותר
-
2:43 - 2:46ונקדם את המועמדים הכי מבטיחים לקליניקה.
-
2:46 - 2:48נשמע טוב מכדי להיות אמיתי?
-
2:48 - 2:50ובכן, זה לא אמור להישמע כך.
-
2:50 - 2:53פרויקט AI לחיפוש אנטיביוטיקה
נוסד על בסיס הוכחת המחקר שלנו -
2:53 - 2:56שהוביל לגילוי אנטיביוטיקה בעלת קשת רחבה
-
2:56 - 2:58שנקראת הלוצין.
-
2:58 - 3:01להלוצין פעילות אנטי בקטריאלית חזקה
-
3:01 - 3:05נגד כמעט כל הפתוגנים החיידקיים
העמידים לאנטיביוטיקה, -
3:05 - 3:09כולל זיהומים עמידים ובלתי ניתנים לטיפול.
-
3:10 - 3:12יותר חשוב, בניגוד לאנטיביוטיקות הנוכחיות,
-
3:12 - 3:16התדירות בה חיידקים מפתחים התנגדות להלוצין
-
3:16 - 3:17היא נמוכה להפליא.
-
3:18 - 3:23בדקנו את יכולתם של החיידקים
לפתח התנגדות להלוצין -
3:23 - 3:25כמו גם ל"ציפרו" במעבדה.
-
3:25 - 3:27במקרה של ציפרו,
-
3:27 - 3:30אחרי יום אחד בלבד, ראינו עמידות.
-
3:30 - 3:32במקרה של הלוצין
-
3:32 - 3:34אחרי יום אחד, לא ראינו שום עמידות.
-
3:34 - 3:38באופן מדהים, אפילו אחרי 30 יום,
-
3:38 - 3:40לא ראינו שום עמידות להלוצין.
-
3:41 - 3:47בפרויקט הרצה זה בדקנו לראשונה
כ- 2,500 תרכובות נגד E. coli. -
3:47 - 3:50ערכת ניסוי זו כללה אנטיביוטיקות ידועות,
-
3:50 - 3:52כמו ציפרו ופניצילין,
-
3:52 - 3:54כמו גם תרופות רבות שאינן אנטיביוטיקה.
-
3:55 - 3:58בנתונים אלה השתמשנו כדי להכשיר מודל
-
3:58 - 4:02ללמוד תכונות מולקולריות הקשורות
לפעילות אנטיבקטריאלית. -
4:02 - 4:05לאחר מכן יישמנו מודל זה לספרייה
שמתאימה תרופות לתכלית חדשה -
4:05 - 4:07שמורכבת מכמה אלפי מולקולות
-
4:07 - 4:10וביקשנו מהמודל לזהות מולקולות
-
4:10 - 4:13שנחזו שיש להן תכונות אנטיבקטריאליות
-
4:13 - 4:15אבל לא נראות כמו אנטיביוטיקות קיימות.
-
4:16 - 4:21רק מולקולה אחת בספריה הזאת
תואמת לקריטריונים האלה, -
4:21 - 4:24והתברר שהמולקולה היא הלוצין.
-
4:24 - 4:28בהתחשב בכך שהלוצין לא נראית
כמו אנטיביוטיקה קיימת כלשהי, -
4:28 - 4:32היה בלתי אפשרי לאדם כלשהו,
גם אם הוא מומחה לאנטיביוטיקה, -
4:32 - 4:34לזהות את ההלוצין באופן כזה.
-
4:35 - 4:37תארו לעצמכם כעת מה היינו יכולים
לעשות עם טכנולוגיה זו -
4:37 - 4:39נגד SARS-CoV-2.
-
4:40 - 4:41וזה לא הכל.
-
4:41 - 4:44אנו משתמשים גם בכלים של ביולוגיה סינתטית,
-
4:44 - 4:47שעוסקת ב DNA ומנגנונים תאיים אחרים,
-
4:47 - 4:51כדי לשרת מטרות אנושיות כמו
מאבק ב- COVID-19, -
4:51 - 4:54ושימו לב, אנחנו עובדים על פיתוח מסכת מגן
-
4:54 - 4:58שיכולה גם לשרת לבדיקת אבחון מהירה.
-
4:58 - 5:00אז איך זה עובד?
-
5:00 - 5:01ובכן, לאחרונה הראינו
-
5:01 - 5:04שניתן להוציא את המנגנון התאי מתוך תא חי,
-
5:04 - 5:08לייבש אותו בהקפאה יחד עם
חיישני RNA על נייר -
5:08 - 5:13על מנת ליצור אבחון
לאבולה ולזיקה בעלות נמוכה. -
5:14 - 5:19החיישנים מופעלים כאשר הם מורטבים מחדש
על ידי דגימת מטופל -
5:19 - 5:22היא יכולה להיות מורכבת מדם או רוק, למשל.
-
5:22 - 5:25מסתבר שהטכנולוגיה הזו אינה מוגבלת לנייר
-
5:25 - 5:28וניתן ליישם אותה לחומרים אחרים, כולל בד.
-
5:29 - 5:31למגיפת COVID-19,
-
5:31 - 5:35אנו מעצבים חיישני RNA לאיתור הנגיף
-
5:35 - 5:38וייבושו בהקפאה יחד עם
המנגנונים התאיים הדרושים -
5:38 - 5:41לתוך הבד של מסכת פנים,
-
5:41 - 5:43ששם הפעולה הפשוטה של הנשימה,
-
5:43 - 5:46יחד עם אדי המים שמגיעים איתה,
-
5:46 - 5:47יכולים להפעיל את הבדיקה.
-
5:48 - 5:52כך,במקרה שחולה נגוע ב SARS-CoV-2,
-
5:52 - 5:54המסכה תייצר אות פלואורסצנטי
-
5:54 - 5:58שניתן יהיה לזהות באמצעות
מכשיר ידני לא יקר. -
5:59 - 6:03תוך שעה או שעתיים, ניתן יהיה לאבחן מטופל.
-
6:03 - 6:06בבטחה, מרחוק, ובאופן מדויק.
-
6:07 - 6:09אנו משתמשים גם בביולוגיה סינתטית
-
6:09 - 6:12כדי לתכנן חיסון מועמד ל-COVID-19.
-
6:13 - 6:16אנו מיעדים מחדש את חיסון ה BCG,
-
6:16 - 6:19ששימש נגד שחפת במשך מאה שנים בקירוב.
-
6:19 - 6:20זה חיסון חי מוחלש
-
6:20 - 6:25ואנחנו מהנדסים אותו לגלות
אנטיגנים של SARS-CoV-2, -
6:25 - 6:28שאמורים להפעיל ייצור של נוגדנים מגנים
-
6:28 - 6:29על ידי מערכת החיסון.
-
6:29 - 6:32חשוב לציין, ל BCG יש יכולת מדרגית גבוהה
-
6:32 - 6:37ופרופיל הבטיחות שלו טוב יותר
מכל חיסון מדווח. -
6:38 - 6:43עם הכלים של הביולוגיה הסינתטית
והבינה המלאכותית, -
6:43 - 6:46אנחנו יכולים לנצח במאבק
נגד וירוס הקורונה הזה -
6:47 - 6:50עבודה זו נמצאת בשלביה הראשונים מאוד,
אבל סיכוי ההצלחה הוא אמיתי. -
6:51 - 6:54מדע וטכנולוגיה יכולים לתת לנו יתרון חשוב
-
6:54 - 6:57במאבק של השכל האנושי כנגד
הגנים של חיידקי העל, -
6:57 - 6:59קרב שאנחנו יכולים לנצח.
-
7:00 - 7:01תודה רבה.
- Title:
- כיצד אנו משתמשים בבינה מלכותית בכדי לגלות אנטיביוטיקה חדשה
- Speaker:
- ג'ים קולינס
- Description:
-
לפני מגיפת נגיף הקורונה, שילבו מהנדס הביוטכנולוגיה ג'ים ק'ולינס וצוותו את כוחה של הבינה המלכותית עם ביולוגיה סינתטית, במאמץ להילחם במשבר מתקרב של חיידקי-על עמידים לאנטיביוטיקה. קולינס מסביר כיצד הם הניעו את מאמציהם להתחיל לפתח סדרה של כלים ותרכובות אנטי-ויראליות שיסייעו להילחם ב- COVID-19 - ומשתף בתוכניתם לגלות שבעה סוגים חדשים של אנטיביוטיקה בשבע השנים הבאות. (תוכנית שאפתנית זו היא חלק מ"הפרויקט הנועז," ביוזמת TED לעורר השראה ולמימון שינוי עולמי.)
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 07:15
![]() |
Ido Dekkers approved Hebrew subtitles for How we're using AI to discover new antibiotics | |
![]() |
Nurit Noy accepted Hebrew subtitles for How we're using AI to discover new antibiotics | |
![]() |
Nurit Noy edited Hebrew subtitles for How we're using AI to discover new antibiotics | |
![]() |
Nurit Noy edited Hebrew subtitles for How we're using AI to discover new antibiotics | |
![]() |
Zeeva Livshitz edited Hebrew subtitles for How we're using AI to discover new antibiotics | |
![]() |
Zeeva Livshitz edited Hebrew subtitles for How we're using AI to discover new antibiotics | |
![]() |
Zeeva Livshitz edited Hebrew subtitles for How we're using AI to discover new antibiotics | |
![]() |
Zeeva Livshitz edited Hebrew subtitles for How we're using AI to discover new antibiotics |