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IT之家 8 月 18 日消息，近日，麻省理工學(xué)院(MIT)的研究團(tuán)隊宣布，人工智能(AI)成功設(shè)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(shè)計而成，并在實驗室及動物實驗中成功殺死了超級細(xì)菌。不過，它們?nèi)孕杞?jīng)過數(shù)年的改進(jìn)和臨床試驗，才能正式投入臨床使用。
當(dāng)前，抗生素耐藥性問題日益嚴(yán)重，每年導(dǎo)致超過百萬人死亡。抗生素的過度使用促使細(xì)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(tuán)隊則更進(jìn)一步，直接利用生成式 AI 設(shè)計針對淋病和可能致命的 MRSA 的抗生素。
IT之家注意到，該團(tuán)隊的研究成果已發(fā)表在《細(xì)胞》雜志上，他們讓 AI 分析了 3600 萬種化合物，包括尚未被發(fā)現(xiàn)的化合物。研究人員向 AI 提供已知化合物的化學(xué)結(jié)構(gòu)以及它們對不同細(xì)菌生長的影響數(shù)據(jù)，AI 通過學(xué)習(xí)不同分子結(jié)構(gòu)對細(xì)菌的影響，來設(shè)計新型抗生素。在設(shè)計過程中，AI 還排除了與現(xiàn)有抗生素過于相似的結(jié)構(gòu)，并確保設(shè)計出的是藥物而非類似肥皂的物質(zhì)，同時剔除對人類有毒的化合物。
研究人員利用 AI 設(shè)計出的抗生素針對淋病和 MRSA 進(jìn)行了實驗室細(xì)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(shè)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(kuò)大我們的武器庫，在與超級細(xì)菌的斗智斗勇中占據(jù)優(yōu)勢。”
然而，這些藥物目前尚未準(zhǔn)備好進(jìn)行臨床試驗，預(yù)計還需要一到兩年的時間進(jìn)行改進(jìn)，之后才能開始漫長的人體測試過程。來自弗萊明倡議和倫敦帝國理工學(xué)院的安德魯?愛德華茲博士認(rèn)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(xiàn)和開發(fā)，但在測試安全性和有效性方面，我們?nèi)孕韪冻銎D苦的努力。”
這一過程漫長且成本高昂，且無法保證實驗藥物最終能被用于臨床。一些專家呼吁進(jìn)一步改進(jìn) AI 藥物發(fā)現(xiàn)技術(shù)。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(yù)測它們在人體內(nèi)的有效性。”
此外，AI 設(shè)計的藥物制造難度也是一個問題。盡管 AI 從理論上設(shè)計出了 80 種針對淋病的頂級治療方案(化合物)，但在實際操作中，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(rèn)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(jìn)展”，有助于應(yīng)對耐藥性問題。但他也指出，藥物耐藥性感染還存在一個經(jīng)濟(jì)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(yīng)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。
