麻省理工學院的一個研究小組利用人工智能發(fā)現(xiàn)了一種新抗生素，以幫助對抗不斷增加的耐藥性。

利用機器學習算法，麻省理工學院的研究人員能夠發(fā)現(xiàn)一種新的抗生素化合物，這種化合物在30天的小鼠治療期間沒有產(chǎn)生任何耐藥性。

該算法使用了大約2500個分子——包括1700種fda批準的藥物和800種天然產(chǎn)物——來尋找使分子有效殺死細菌的化學特征。

在對模型進行訓練后，研究人員在一個包含約6000種化合物的庫中進行了測試，這些化合物被稱為布羅德研究所（Broad Institute）的藥物再利用中心（Drug repurhub）。

“我們想開發(fā)一個平臺，讓我們利用人工智能開啟一個新時代的抗生素藥物發(fā)現(xiàn)，”詹姆斯·柯林斯解釋醫(yī)學工程和科學領(lǐng)域教授的麻省理工學院的醫(yī)學工程和科學研究所（ime）和生物工程系。

“我們的方法揭示了這種神奇的分子，它可能是目前發(fā)現(xiàn)的最強大的抗生素之一?！?/p>

抗生素耐藥性是可怕的。研究人員已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了對目前的抗生素有免疫的細菌，我們正面臨著疾病再次致命的危險，這些疾病已經(jīng)變得很容易治療了。

美國疾病控制與預防中心（CDC）的數(shù)據(jù)已經(jīng)表明，僅在美國，耐抗生素細菌和抗抗生素真菌每年就造成280多萬人感染，3.5萬人死亡。

柯林斯說：“我們正面臨著抗生素耐藥性方面的日益嚴重的危機，這是由于越來越多的病原體對現(xiàn)有的抗生素產(chǎn)生耐藥性，以及生物技術(shù)和制藥行業(yè)缺乏新抗生素的供應?！?/p>

最近的冠狀病毒爆發(fā)讓許多病人患上了肺炎。有了抗生素，除非病人的免疫系統(tǒng)被嚴重削弱，否則肺炎通常不會致命。如果對抗生素的耐藥性使醫(yī)療保健回到上世紀30年代，那么目前冠狀病毒的死亡人數(shù)將會高得多。

麻省理工學院的研究人員聲稱，他們的人工智能能夠在幾天內(nèi)檢測出1億多種化合物，從而找出可能殺死細菌的抗生素。這種快速的檢查減少了發(fā)現(xiàn)新的挽救生命的治療方法所需的時間，并開始把機會轉(zhuǎn)向?qū)ξ覀冇欣姆较颉?/p>

這種新發(fā)現(xiàn)的分子被稱為halicin——以電影《2001太空漫游》中的人工智能哈爾命名——并被發(fā)現(xiàn)對大腸桿菌有效。該團隊現(xiàn)在希望開發(fā)出供人類使用的halicin（一個單獨的機器學習模型已經(jīng)表明，它對人類的毒性應該很低，所以早期跡象是積極的）。