IT之家 8 月 18 日消息，近日，麻省理工學(xué)院(MIT)的研究團隊宣布，人工智能(AI)成功設計出兩種新型潛在抗生素，有望殺死耐藥性淋病病菌和耐甲氧西林金黃色葡萄球菌(MRSA)。

　　研究人員表示，這兩種藥物由 AI 從原子層面設計而成，并在實(shí)驗室及動(dòng)物實(shí)驗中成功殺死了超級細菌。不過(guò)，它們仍需經(jīng)過(guò)數年的改進(jìn)和臨床試驗，才能正式投入臨床使用。

　　當前，抗生素耐藥性問(wèn)題日益嚴重，每年導致超過(guò)百萬(wàn)人死亡?？股氐倪^(guò)度使用促使細菌進(jìn)化出躲避藥物作用的能力，而新抗生素的研發(fā)卻長(cháng)期處于停滯狀態(tài)。此前，研究人員曾利用 AI 篩選已知化學(xué)物質(zhì)，以尋找潛在的新型抗生素。此次，MIT 團隊則更進(jìn)一步，直接利用生成式 AI 設計針對淋病和可能致命的 MRSA 的抗生素。

　　IT之家注意到，該團隊的研究成果已發(fā)表在《細胞》雜志上，他們讓 AI 分析了 3600 萬(wàn)種化合物，包括尚未被發(fā)現的化合物。研究人員向 AI 提供已知化合物的化學(xué)結構以及它們對不同細菌生長(cháng)的影響數據，AI 通過(guò)學(xué)習不同分子結構對細菌的影響，來(lái)設計新型抗生素。在設計過(guò)程中，AI 還排除了與現有抗生素過(guò)于相似的結構，并確保設計出的是藥物而非類(lèi)似肥皂的物質(zhì)，同時(shí)剔除對人類(lèi)有毒的化合物。

　　研究人員利用 AI 設計出的抗生素針對淋病和 MRSA 進(jìn)行了實(shí)驗室細菌測試和感染小鼠實(shí)驗，最終得到兩種新型潛在藥物。MIT 的詹姆斯?柯林斯教授表示：“我們很興奮，因為這證明了生成式 AI 可以用于設計全新的抗生素。AI 能夠讓我們以低成本、快速的方式創(chuàng )造出新分子，從而擴大我們的武器庫，在與超級細菌的斗智斗勇中占據優(yōu)勢。”

　　然而，這些藥物目前尚未準備好進(jìn)行臨床試驗，預計還需要一到兩年的時(shí)間進(jìn)行改進(jìn)，之后才能開(kāi)始漫長(cháng)的人體測試過(guò)程。來(lái)自弗萊明倡議和倫敦帝國理工學(xué)院的安德魯?愛(ài)德華茲博士認為，這項工作“非常重要”，具有“巨大潛力”，因為其“展示了識別新型抗生素的新方法”。但他也指出：“盡管 AI 有望大幅改進(jìn)藥物發(fā)現和開(kāi)發(fā)，但在測試安全性和有效性方面，我們仍需付出艱苦的努力。”

　　這一過(guò)程漫長(cháng)且成本高昂，且無(wú)法保證實(shí)驗藥物最終能被用于臨床。一些專(zhuān)家呼吁進(jìn)一步改進(jìn) AI 藥物發(fā)現技術(shù)?？铝炙菇淌诒硎荆?ldquo;我們需要更好的模型，這些模型不僅要考慮藥物在實(shí)驗室中的表現，還要更好地預測它們在人體內的有效性。”

　　此外，AI 設計的藥物制造難度也是一個(gè)問(wèn)題。盡管 AI 從理論上設計出了 80 種針對淋病的頂級治療方案(化合物)，但在實(shí)際操作中，僅有 2 種能夠被成功合成并制成藥物。

　　沃里克大學(xué)的克里斯?道森教授認為，這項研究“很酷”，表明 AI 在抗生素發(fā)現方面取得了“重大進(jìn)展”，有助于應對耐藥性問(wèn)題。但他也指出，藥物耐藥性感染還存在一個(gè)經(jīng)濟問(wèn)題 ——“如何制造沒(méi)有商業(yè)價(jià)值的藥物?”如果發(fā)明了一種新的抗生素，理想情況下應該盡量少用以保持其有效性，但這也使得制藥企業(yè)很難從中獲利。

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