Машинное обучение помогло найти в природе 860 тысяч потенциальных пептидных антибиотиков. В эксперименте 63 из 100 образцов оказались активны против устойчивых патогенов
Австралийские, американские, ирландские, испанские, китайские и немецкие исследователи применили алгоритмы машинного обучения для анализа имеющихся геномных и метагеномных баз данных с целью предсказать и каталогизировать возможные антимикробные пептиды. Это короткие последовательности (10–100 аминокислотных остатков), которые каким-либо образом (чаще всего разрушая микробную стенку) подавляют рост определенных бактерий.