Artificial intelligence as a smart approach to develop antimicrobial drug molecules: A paradigm to combat drug-resistant infections

抗菌剂 步伐 药物发现 抗菌肽 抗生素耐药性 抗药性 抗生素 药品 生物 生物技术 风险分析(工程) 医学 药理学 生物信息学 微生物学 地理 大地测量学
作者
Absar Talat,Asad U. Khan
出处
期刊:Drug Discovery Today [Elsevier]
卷期号:28 (4): 103491-103491 被引量:31
标识
DOI:10.1016/j.drudis.2023.103491
摘要

Antimicrobial resistance (AMR) is a silent pandemic with the third highest global mortality. The antibiotic development pipeline is scarce even though AMR has escalated uncontrollably. Artificial intelligence (AI) is a revolutionary approach, accelerating drug discovery because of its fast pace, cost efficiency, lower labor requirements, and fewer chances of failure. AI has been used to discover several beta-lactamase inhibitors and antibiotic alternatives from antimicrobial peptides (AMPs), nonribosomal peptides, bacteriocins, and marine natural products. The significant recent increase in the use of AI platforms by pharmaceutical companies could result in the discovery of efficient antibiotic alternatives with lower chances of resistance generation.
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