麻省理工学院利用人工智能发现新抗生素对抗超级细菌

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多年来，医生们面临着抗击耐药细菌的重大挑战，尤其是在现有抗生素逐渐失效的情况下。麻省理工学院（MIT）的研究团队通过深度学习技术取得了突破，发现了一类新化合物，有望扭转局面。该研究发布在《自然》期刊上，结果显示这些化合物能够有效杀灭耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA），同时对人类细胞的毒性较低，成为新药的有力候选者。

每年，美国有超过8万名患者感染MRSA，严重情况下可导致败血症等致命并发症。针对这一公共卫生危机，MIT团队对39,000种化合物的抗MRSA活性进行了深度学习模型训练，并详细记录了化合物的化学结构，以更准确地识别潜在新药。

为了优化筛选过程，研究人员开发了三个额外的深度学习模型，预测哪些化合物可能对人类细胞有毒。通过这种综合方法，他们找到了既能有效消灭MRSA又对人类安全的化合物。在对1200万种现有化合物进行筛选后，团队最终确定了五类潜在的抗MRSA化合物，并在严格的实验室测试中筛选出两个有前景的候选物质。

该研究由MIT的费利克斯·黄（Felix Wong）和哈佛医学院的艾瑞卡·郑（Erica Zheng）共同领导，属于科林斯实验室的抗生素人工智能项目，旨在开发针对七种全球最致命细菌的新抗生素。

项目关注的超级细菌包括：

- 大肠杆菌

- 克雷伯氏肺炎杆菌

- 鲍曼不动杆菌

- 绿脓杆菌

- 淋病奈瑟氏菌

- 金黄色葡萄球菌

- 结核分枝杆菌

实验室正在建立一个包含10万种化合物的全面数据库，以识别针对这七种病原体的活性分子。这一数据将用于训练机器学习模型，识别和设计新型抗生素。

根据美国疾病控制与预防中心的统计，每11秒就有一名美国人被诊断为耐药性感染，每15分钟就有一人因此而亡。抗生素在人类和动物中的滥用加剧了这一问题，导致全球抗生素耐药性危机。实验室强调迫切需要开发新抗生素，指出制药公司对这一关键领域的关注已显著下降，转向更有利可图的市场。该项目开发的抗生素将是30多年来首批新类药物，突显出这一领域创新的紧迫性。

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