AI首次發現超級抗生素 可殺死多種致病細菌

近日，由麻省理工學院合成生物專家吉姆·柯林斯（Jim Collins）領導的研究團隊研發出了一種開創性的機器學習方法。

該方法可以在沒有使用人類任何假設的情況下，短短幾天從超過 1 億個分子的庫中篩選出強大的新型抗生素。其中一種抗生素可殺死多種致病細菌，包括結核病和被認為無法治愈的菌株，該方法還可用于治療癌癥、神經衰退性疾病等其他類型的藥物。

目前，該成果已經登上全球自然科學研究領域最著名期刊之一《細胞（Cell）》2月20日的封面。

在實驗中，專家們讓模型預測哪種分子能有效抑制大腸桿菌。從產生的結果中，研究人員選擇了大約 100 個進行物理測試的候選分子。通過這種方法，研究人員找到了一種正在研究用于糖尿病治療的分子。

此外，該分子對多種病原體顯示出抑制生長的特性，包括艱難梭菌菌株、鮑曼不動桿菌和結核分枝桿菌。其中，世界衛生組織已將鮑曼不動桿菌定為最需要優先處理新抗生素的病原體之一。

這項研究論文的共同作者、麻省理工學院 AI 研究人員瑞吉娜·巴爾齊萊（Regina Barzilay）表示，該算法無需對藥物的工作原理和化學基團進行任何標記，就可以預測分子功能。

以色列理工學院的生物學和計算機科學教授羅伊·基肖尼（Roy Kishony）表示，這項開創性的研究，標志著抗生素發現乃至更普遍的藥物發現，發生了范式轉變。

匹茲堡卡內基梅隆大學的計算生物學家鮑勃·墨菲（Bob Murphy）認為，這項研究為使用計算方法發現和預測潛在藥物特性增添了一個很好的例子。