特拉维夫大学的研究人员已经创建了一个人工智能平台，该平台可以识别允许细菌感染肠道的特定蛋白质-这种方法为创造可以中和蛋白质并预防疾病的智能药物铺平了道路，而无需使用抗生素。参与了这项研究，该研究发表在了著名的《科学》杂志上，获博士学位。生命科学学院Shmunis生物医学和癌症研究学院院长以及特拉维夫大学新的人工智能与数据科学中心的学生Naama Wagner和Tal Pupko教授。这项研究的国际合作伙伴包括帝国理工学院(由加德·弗兰克尔教授领导)和伦敦的癌症研究所，以及马德里的技术大学和国家生物技术中心的研究人员。
肠道疾病是由附着在我们肠道细胞上的致病细菌引起的。细菌一旦附着，就会使用一种分子注射器向肠道细胞中注入称为“效应子”的蛋白质。这些效应器协同工作以接管健康的细胞，例如黑客利用代码行的组合接管计算机服务器。然而，直到现在，科学家们还不知道是什么蛋白质组合破坏了细胞的防御机制。现在，特拉维夫大学的研究人员的人工智能平台已经确定了细菌中的新型效应物，这些新型效应物已经过实验测试和验证。随后，在伦敦进行的实验室实验成功地预测了导致致病菌占据肠道的蛋白质组合。
在这项研究中，我们集中研究了一种引起小鼠肠道疾病的细菌，即一种导致人类肠道疾病的大肠杆菌的亲戚，以免与人类病原体直接发生作用。我们创建的人工智能知道如何预测各种致病细菌(包括攻击具有重要经济意义的植物的细菌)中的效应子。我们的计算是通过使用大量细菌的基因组信息的先进的机器学习工具实现的。我们在英格兰的合作伙伴通过实验证明，这种学习非常准确，而且我们确定的效应器确实是细菌使用的武器。”
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