
IT之家 8 月 18 日消息,近日,麻省理工学院(MIT)的研究团队宣布,人工智能(AI)成功设计出两种新型潜在抗生素,有望杀死耐药性淋病病菌和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)。
研究人员表示,这两种药物由 AI 从原子层面设计而成,并在实验室及动物实验中成功杀死了超级细菌。不过,它们仍需经过数年的改进和临床试验,才能正式投入临床使用。
当前,抗生素耐药性问题日益严重,每年导致超过百万人死亡。抗生素的过度使用促使细菌进化出躲避药物作用的能力,而新抗生素的研发却长期处于停滞状态。此前,研究人员曾利用 AI 筛选已知化学物质,以寻找潜在的新型抗生素。此次,MIT 团队则更进一步,直接利用生成式 AI 设计针对淋病和可能致命的 MRSA 的抗生素。
IT之家注意到,该团队的研究成果已发表在《细胞》杂志上,他们让 AI 分析了 3600 万种化合物,包括尚未被发现的化合物。研究人员向 AI 提供已知化合物的化学结构以及它们对不同细菌生长的影响数据,AI 通过学习不同分子结构对细菌的影响,来设计新型抗生素。在设计过程中,AI 还排除了与现有抗生素过于相似的结构,并确保设计出的是药物而非类似肥皂的物质,同时剔除对人类有毒的化合物。
研究人员利用 AI 设计出的抗生素针对淋病和 MRSA 进行了实验室细菌测试和感染小鼠实验,最终得到两种新型潜在药物。MIT 的詹姆斯・柯林斯教授表示:“我们很兴奋,因为这证明了生成式 AI 可以用于设计全新的抗生素。AI 能够让我们以低成本、快速的方式创造出新分子,从而扩大我们的武器库,在与超级细菌的斗智斗勇中占据优势。”
然而,这些药物目前尚未准备好进行临床试验,预计还需要一到两年的时间进行改进,之后才能开始漫长的人体测试过程。来自弗莱明倡议和伦敦帝国理工学院的安德鲁・爱德华兹博士认为,这项工作“非常重要”,具有“巨大潜力”,因为其“展示了识别新型抗生素的新方法”。但他也指出:“尽管 AI 有望大幅改进药物发现和开发,但在测试安全性和有效性方面,我们仍需付出艰苦的努力。”
这一过程漫长且成本高昂,且无法保证实验药物最终能被用于临床。一些专家呼吁进一步改进 AI 药物发现技术。柯林斯教授表示:“我们需要更好的模型,这些模型不仅要考虑药物在实验室中的表现,还要更好地预测它们在人体内的有效性。”
此外,AI 设计的药物制造难度也是一个问题。尽管 AI 从理论上设计出了 80 种针对淋病的顶级治疗方案(化合物),但在实际操作中,仅有 2 种能够被成功合成并制成药物。
沃里克大学的克里斯・道森教授认为,这项研究“很酷”,表明 AI 在抗生素发现方面取得了“重大进展”,有助于应对耐药性问题。但他也指出,药物耐药性感染还存在一个经济问题 ——“如何制造没有商业价值的药物?”如果发明了一种新的抗生素,理想情况下应该尽量少用以保持其有效性,但这也使得制药企业很难从中获利。
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