麻省理工学院的研究小组利用人工智能发现了一种受欢迎的新抗生素,以帮助对抗日益增加的耐药性。
通过机器学习算法,麻省理工学院的研究人员发现了一种新的抗生素化合物,在30天的小鼠治疗期间没有产生任何耐药性。
算法使用了大约2500个分子,包括1700种fda批准的药物和800种天然产品,来分析使分子有效杀死细菌的化学特征。
在对模型进行训练后,研究人员通过MIT和哈佛大学BroadInstitute的药物再开发中心所包含的约6000种化合物的数据库,对它进行了测试。
“我们想开发一个平台,能够驾驭人工智能的力量,以期开创抗生素药物发现的新时代,”麻省理工学院医学工程与科学研究所和生物工程系医学工程与科学教授詹姆斯·柯林斯解释说。
“我们的方法揭示了这种神奇的分子,它可以说是目前发现的最强大的抗生素之一。”
抗生素耐药性是可怕的。研究人员已经发现了对目前的抗生素免疫的细菌,我们非常危险的疾病,原本很容易治疗,现在又变得致命。
美国疾病控制与预防中心的数据已经表明,耐抗生素细菌和耐抗菌素真菌仅在美国每年就导致280多万例感染和3.5万人死亡。
柯林斯说:“我们正面临着一场日益严重的抗生素耐药性危机,造成这种局面的原因既有越来越多的病原体对现有抗生素产生耐药性,也有生物技术和制药行业对新抗生素的供应不足。”
最近爆发的冠状病毒导致许多病人患上肺炎。在使用抗生素的情况下,除非病人的免疫系统被严重削弱,否则肺炎通常不会致命。如果抗生素耐药性从根本上使医疗保健倒退到20世纪30年代的水平,那么目前冠状病毒的死亡人数将会高得多。
该公司的研究人员称,他们的人工智能能够在短短几天内检测出超过1亿种化合物,以找出可能杀死细菌的抗生素。这种快速检查减少了发现新的救命疗法所需的时间,并开始使几率向有利于我们的方向转变。
这种新发现的分子被称为halicin,是以电影《2001太空漫游》中名为Hal的人工智能命名的,并且已经被发现对大肠杆菌有效。该团队现在希望开发halicin用于人类,实验证明一个单独的机器学习模型已经表明它对人类的毒性很低,所以早期迹象是积极的。
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