人工智慧(AI)最近成功設計出兩種潛在的新抗生素,這些抗生素有望對抗耐藥性細菌,如淋球菌(Neisseria gonorrhoeae)和耐甲氧西林金黃色葡萄球菌(MRSA)。這項研究由麻省理工學院(MIT)Abdul Latif Jameel 診所的團隊進行,並發表在《Cell》期刊上。
這些新藥物是由AI逐個原子設計而成,並在實驗室和動物測試中成功殺死了這些超級細菌。儘管這些化合物仍需經過數年的精煉和臨床試驗才能投入使用,但研究人員相信,AI的應用可能會開啟抗生素發現的「第二黃金時代」。
目前,耐藥性感染每年造成超過100萬人死亡,這主要是由於抗生素的過度使用使得細菌進化出抵抗藥物的能力。長期以來,新的抗生素供應短缺,這使得尋找新藥物變得更加迫切。
MIT的研究團隊利用生成式AI設計抗生素,針對淋病和MRSA這兩種感染進行研究。他們的研究分析了超過3,600萬種化合物,包括一些尚未存在或未被發現的化合物。AI透過學習已知化合物的化學結構及其對不同細菌生長的影響,來設計新的抗生素。
研究中,AI採用了兩種生成式設計方法:第一種是片段構建法,從數百萬個化學片段中尋找有前景的起始點,然後進行構建;第二種是自由設計法,讓AI從一開始就自由設計全新化合物。這一過程還排除了與現有抗生素過於相似的化合物,並確保所設計的藥物不會對人類有毒。
經過實驗室測試和在感染小鼠身上的測試,最終產生了兩種新的潛在藥物。麻省理工學院的詹姆斯·柯林斯(James Collins)教授表示:「我們感到興奮,因為我們展示了生成式AI可以用來設計全新的抗生素。」
然而,這些藥物尚未準備好進入臨床試驗,預計還需要一到兩年的時間進行精煉,然後才能開始長期的臨床測試。倫敦帝國學院(Imperial College London)的安德魯·愛德華茲(Andrew Edwards)博士指出,這項工作具有「重大意義」和「巨大的潛力」,因為它展示了一種識別新抗生素的新方法。
儘管AI有望顯著改善藥物發現和開發,但仍需進行大量的安全性和有效性測試。這個過程通常漫長且昂貴,並且沒有保證實驗藥物最終會被批准使用。
此外,研究人員也呼籲改善AI藥物發現的模型,超越實驗室的表現,尋求更能預測藥物在人體內有效性的模型。製造AI設計的藥物也面臨挑戰,根據理論設計的80種淋病治療藥物中,只有兩種成功合成為藥物。
華威商學院(University of Warwick)的克里斯·道森(Chris Dowson)教授表示,這項研究顯示AI在抗生素發現方面是一個重要的進步,能夠減緩耐藥性細菌的出現。然而,他也指出,對於耐藥性感染,還存在經濟問題,即如何製造沒有商業價值的藥物。
(首圖來源:pixabay)
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