AI篩選發(fā)現全新抗生素 為應對耐藥性問題帶來希望

 科學家測試了39000多種化合物對金黃色葡萄球菌和來自肝臟、骨骼肌和肺部的3種人體細胞的影響。這些測試數據被用來訓練AI模型，使其能夠預測化合物的抗菌活性及對人體細胞的潛在毒性。經過訓練后的AI模型對1200萬種化合物進行了計算機模擬分析，最終發(fā)現了3646種具有理想類藥物性質的化合物。更重要的是，他們還確定了可解釋每種化合物性質的化學亞結構。

 通過深入研究這些化合物的化學亞結構，科學家成功確定了一種新的潛在抗生素類別，并發(fā)現了兩種無毒的化合物。在小鼠身上的實驗結果顯示，這兩種新發(fā)現的抗生素對耐甲氧西林金黃色葡萄球菌和耐萬古霉素腸球菌都有顯著的治療效果。

 數據顯示，2019年因抗生素耐藥性導致120多萬人死亡。預計未來幾十年這一數字還會上升。目前只有少數幾類新抗生素，如惡唑烷酮和脂肽，對耐甲氧西林金黃色葡萄球菌和耐萬古霉素腸球菌有效。

 這項研究成果展示了AI在藥物發(fā)現領域的巨大潛力。通過AI的引導，科學家不僅能預測化合物的生物效應，還能深入理解其背后的化學機制。這種方法有望加速新抗生素的開發(fā)進程，還有可能為其他領域的藥物研發(fā)提供新的思路和方法。

 此時此刻，我們正置身于一場巨大的技術浪潮之中。驅動這次浪潮的力量之一，就是人工智能。想想看，幾年前我們還為人工智能可以模仿人的聲音而驚奇，如今網絡視頻中真假難辨的“數字人”已不再稀罕；幾年前我們還感慨人工智能竟然可以寫詩、譜曲，如今人工智能創(chuàng)作內容已發(fā)展成方興未艾的產業(yè)。人工智能正在制造業(yè)、娛樂、醫(yī)療、教育等各行各業(yè)成為得力助手，助推生產、工作、研發(fā)、學習效率的躍升。在這樣的背景下，每個人都值得好好思考，如何在人工智能時代更好地立足與生存。

(編輯:月兒)