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

研究人員稱，這兩種藥物是AI從原子層面設計出來的，并且在實驗室和動物實驗里成功殺死了超級細菌。不過，它們還得經(jīng)過數(shù)年的改進和臨床試驗，才能正式用于臨床。

當下，抗生素耐藥性問題愈發(fā)嚴重，每年致使超百萬人死亡?？股氐倪^度使用讓細菌進化出躲避藥物作用的能力，而新抗生素的研發(fā)卻長期停滯。之前，研究人員曾借助AI篩選已知化學物質來尋找潛在新型抗生素。此次，MIT團隊更進一步，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之家了解到，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3600萬種化合物，其中包括尚未被發(fā)現(xiàn)的化合物。研究人員給AI提供已知化合物的化學結構以及它們對不同細菌生長的影響數(shù)據(jù)，AI通過學習不同分子結構對細菌的影響來設計新型抗生素。設計過程中，AI排除了與現(xiàn)有抗生素過于相似的結構，確保設計出的是藥物而非類似肥皂的物質，同時剔除對人類有毒的化合物。

研究人員用AI設計出的抗生素針對淋病和MRSA進行了實驗室細菌測試和感染小鼠實驗，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，從而擴大我們對抗超級細菌的武器庫?！?/p>

不過，這些藥物目前還不能進行臨床試驗，預計還需一到兩年改進，之后才會開始漫長的人體測試。來自弗萊明倡議和倫敦帝國理工學院的安德魯?愛德華茲博士認為，這項工作“非常重要”，有“巨大潛力”，因為它“展示了識別新型抗生素的新方法”。但他也指出：“盡管AI有望大幅改進藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)，但在測試安全性和有效性方面，我們仍需付出艱苦努力。”

這一過程漫長且成本高，還不能保證實驗藥物最終能用于臨床。一些專家呼吁進一步改進AI藥物發(fā)現(xiàn)技術。柯林斯教授表示：“我們需要更好的模型，這些模型不僅要考慮藥物在實驗室中的表現(xiàn)，還要更好地預測它們在人體內的有效性?！?/p>

此外，AI設計的藥物制造難度也是個問題。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），但實際操作中，僅有2種能成功合成并制成藥物。

沃里克大學的克里斯?道森教授認為，這項研究“很酷”，表明AI在抗生素發(fā)現(xiàn)方面取得了“重大進展”，有助于應對耐藥性問題。但他也指出，藥物耐藥性感染還存在經(jīng)濟問題——“如何制造沒有商業(yè)價值的藥物？”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，但這也讓制藥企業(yè)很難從中獲利。

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