ব্যাকটেরিয়া, ফাংগি, প্যারাসাইট এবং ভাইরাস সহ ওষুধ-প্রতিরোধী মাইক্রোব একটি বাড়তে থাকা বিশ্বজনীন হুমকি। 2021 সালে প্রায় পাঁচ মিলিয়ন মৃত্যু ব্যাকটেরিয়াল অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল রেজিস্ট্যান্সের সাথে সম্পর্কিত—বার্ষিক এই হার 2050 সালের মধ্যে প্রায় দ্বিগুণ হওয়ার পূর্বাভাস। অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল হতে সম্ভাব্য অণু খোঁজতে বছর লাগতে পারে। গবেষকরা এই আবিষ্কারের প্রাথমিক ধাপ দ্রুত করার জন্য এআই ব্যবহার করছেন। ক্রস-ডিসিপ্লিনারি ল্যাবে অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল প্রার্থী খোঁজেন বায়োইঞ্জিনিয়ার César de la Fuente বলেছেন অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল রেজিস্ট্যান্স মানবতার সবচেয়ে বড় অস্তিত্বধর্মী হুমকিগুলোর একটি। তাঁর ল্যাব ডিপ লার্নিং মডেল ব্যবহার করে জৈব অনুক্রমে প্যাটার্ন চেনার জন্য প্রশিক্ষিত, বিশাল জেনোম এবং প্রোটিন ডেটাসেটে সম্ভাব্য অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল খোঁজেন, প্রাথমিক অনুসন্ধান বছর থেকে ঘণ্টায় কমিয়ে আন্ত। নিজেদের এআই মডেলের পাশাপাশি, ল্যাব Chat GPT এবং Codex ব্যবহার করে হাইপথিসিজ ব্রেইনস্টর্ম করে, কোড লেখা ও সংশোধন করা, ডেটাসেট প্রসেস করা, ফলাফল বিশ্লেষণ করা এবং বৈজ্ঞানিক বিভাগগুলোর মধ্যে আইডিয়া সংযুক্ত করা। এই পদ্ধতি জীববিদ্যাকে তথ্য ব্যবস্থা হিসেবে দেখে, যেখানে নিউক্লিওটাইড এবং অ্যামিনো অ্যাসিড জীবনের সংগঠনমূলক নীতি বিশ্লেষণের জন্য একটি বর্ণমালা গঠন করে। জেনোমের একটি ছোট অংশই স্পষ্ট কার্য সম্পন্ন করে, আর তার চেয়েও কম ইনফেকশিয়াস মাইক্রোবের বিরুদ্ধে লড়াই করার অণু এনকোড করে। এআই বিশাল ডেটাসেটে প্রতিশ্রুতিশীল সংকেত চিহ্নিত করতে সাহায্য করে, পরীক্ষামূলক পরীক্ষার জন্য প্রার্থীদের অগ্রাধিকার দেয়। তবে প্রার্থী চিহ্নিত করা গ্যারান্টি দেয় না যে এটি কার্যকর ওষুধ হবে। বিজ্ঞানীদের নিশ্চিত করতে হবে অণু লক্ষ্য মাইক্রোবকে হত্যা করে, কার্যকর ডোজ নির্ধারণ করে, মানুষের কোষে প্রভাব পরীক্ষা করে, নিরাপত্তা ও স্থিতিশীলতা tối优化 করে, বিষাক্ততা ও রেজিস্ট্যান্স বিকাশ মূল্যায়ন করে, এবং উৎপাদনযোগ্যতা নিশ্চিত করে। এই বাধাগুলো পেরিয়ে যাওয়া প্রার্থীরাও রোগীদের কাছে পৌঁছানোর আগে নিয়ন্ত্রক পর্যালোচনা এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালের সম্মুখীন হতে হবে। de la Fuente-এর জন্য, এআই এবং ল্যাব জীববিদ্যা একসাথে এগিয়ে যেতে হবে, কারণ লাইফ সায়েন্সে এআই পূর্বাভাস যাচাই করতে গ্রাউন্ড-ট্রুথ পরীক্ষা অপরিহার্য।