Mempercepat penemuan antibiotik dengan ChatGPT
Dr. César de la Fuente dan timnya menggunakan berbagai alat baru untuk melawan resistansi antimikroba.
“Sungguh menakjubkan jika memikirkan betapa sedikitnya yang kita ketahui dan betapa banyaknya yang masih dapat ditemukan. Saya berusaha menyampaikan hal itu kepada kaum muda agar mereka memahami bahwa masa depan adalah milik mereka. Kita nyaris tidak memahami dunia ini—dan itu menggairahkan, karena di situlah sains dapat membantu.” —Dr. César de la Fuente
“Alat seperti ChatGPT membantu kami mempercepat penemuan ilmiah. Bagi ilmuwan seperti saya, ini benar-benar seperti taman bermain.”
Masalah yang kian besar
Pengobatan modern bergantung pada antibiotik yang efektif, yang membantu kita pulih dari penyakit umum, operasi, persalinan, dan banyak lagi. Namun, ada masalah yang kian besar: bakteri yang dilawan antibiotik sangat tangguh. Semakin sering kita menggunakan antibiotik untuk melawannya, semakin besar peluang galur yang resistan menjadi dominan. Kondisi ini dikenal sebagai resistansi antimikroba (AMR). Sekitar 5 juta kematian dikaitkan dengan AMR bakteri setiap tahun, dan jumlah itu diperkirakan berlipat ganda pada 2050.
Antibiotik baru sangat penting untuk membantu melawan AMR. Namun, metode tradisional—yakni ketika ilmuwan menjelajahi alam serta meneliti tanah, tanaman, dan bahan organik lain untuk menemukan molekul aktif—memakan waktu dan sangat bergantung pada proses coba-coba. Alat seperti ChatGPT dan Codex memungkinkan Dr. César de la Fuente dan timnya menerapkan pendekatan baru yang lebih cepat untuk mengidentifikasi molekul baru dalam upaya melawan AMR. “Kami melakukan semuanya dengan kecepatan digital,” ujarnya.
“Sering kali, saat saya sedang minum secangkir kopi, tim saya sudah menemukan banyak molekul baru yang dapat menjadi antibiotik berikutnya.”
“Laboratorium kami mengerjakan proyek berisiko tinggi, tetapi ketika berhasil, hasilnya luar biasa.”
—Marcelo Der Torossian Torres
“Codex adalah kopilot yang hebat. Saat ingin menerapkan sesuatu, Codex dapat langsung membuatnya dalam sekejap. Codex menghemat waktu saya dan memungkinkan saya mengerjakan hal lain.”
—Erik Hartman
“Sebagai ilmuwan eksperimental, mengembangkan algoritme merupakan langkah besar bagi saya. Saya dapat menggunakan Codex untuk menulis skrip dan memastikan data saya dapat diplot dengan cara yang sama dalam setiap eksperimen.”
—Angela Cesaro
Memperlakukan biologi sebagai kode
Salah satu terobosan besar Laboratorium de la Fuente adalah memperlakukan masalah ini sebagai persoalan informasi: DNA, unsur pembentuk kehidupan, hanyalah sebuah kode. Alat seperti ChatGPT membantu mereka menciptakan algoritme yang dapat dengan cepat menelusuri sistem kompleks pembentuk dunia kita dan mengidentifikasi kandidat antibiotik baru dalam hitungan jam, bukan tahun.
“Kini kami dapat menemukan molekul antibiotik baru dalam beberapa jam, bukan lima atau enam tahun.”
“Dengan Codex, seseorang yang belum pernah memprogram dan tidak memahami bahasa ilmu komputer kini dapat melakukannya.”
—Dr. César de la Fuente
Angela bekerja di laboratorium basah untuk membuat molekul yang akan diuji.
ChatGPT telah menjadi bagian penting dari alur kerja Laboratorium de la Fuente. “ChatGPT telah menjadi otak bersama laboratorium kami. ChatGPT memahami cara tiap anggota tim memikirkan sains karena kami menuangkan banyak gagasan ke dalamnya,” ujar Dr. de la Fuente. “ChatGPT benar-benar menangkap cara berpikir kami: proses melahirkan gagasan, kecerdikan, dan hal-hal yang kami hadirkan sebagai manusia.”
Codex telah meruntuhkan penghalang di antara anggota tim, mulai dari ilmuwan konvensional hingga ahli biologi komputasi dan insinyur pembelajaran mesin. “Orang-orang yang lima tahun lalu tidak akan pernah menyentuh komputer selain untuk menganalisis data kini mampu melakukan biologi komputasi. Mereka mampu menulis algoritme untuk mengidentifikasi pola dalam data atau memvisualisasikan hasil dengan cara yang sebelumnya mustahil.”
“Laboratorium kami sangat beragam: ada ahli kimia, ahli biologi, dan ilmuwan komputer. Kami memiliki begitu banyak orang berbakat yang bekerja di berbagai bidang.”
—Jianing Bai
Visualisasi struktur molekul yang ditelusuri Laboratorium de la Fuente dalam skala besar.
“AI dapat menghubungkan pengetahuan dari berbagai disiplin ilmu, membantu kami mengajukan pertanyaan yang lebih baik dan mengembangkan metode yang lebih baik untuk memecahkan masalah yang sangat sulit.”
—Tianang Leng
“Saya tidak menjalankan tugas dengan baik jika kami tidak berusaha mengatasi masalah-masalah besar.”
Masa depan antibiotik
Perpaduan antara kecerdikan manusia dan kecerdasan mesin membantu membuka jalan baru yang menjanjikan bagi dunia kedokteran. “Bahkan dua tahun lalu, saya pesimistis terhadap kemampuan kita mengimbangi perlombaan antara AMR dan kemampuan manusia menciptakan molekul baru,” ujarnya. “Namun, beberapa sistem yang baru-baru ini kami kembangkan dengan alat seperti ChatGPT memberi saya harapan jauh lebih besar daripada yang saya duga.” Bagi Dr. de la Fuente, segala yang dilakukannya ditujukan pada satu tujuan: mengurangi penderitaan dan menyelamatkan nyawa. “Seumur hidup, saya menantikan alat yang memungkinkan kami melakukan apa yang dapat kami lakukan saat ini.”
“Kami telah melihat bahwa banyak molekul yang kami temukan memang mampu membunuh patogen masa kini.”
—Dr. César de la Fuente
“Bayangkan sebuah molekul penyelamat nyawa yang Anda ciptakan di komputer. Menurut saya, ilmuwan hidup demi momen ketika kita menemukan sesuatu yang belum pernah ditemukan siapa pun dalam sejarah dunia.”