麻省理工学院使用AI来发现一种新抗生素以帮助抵抗耐药性的增加

使用机器学习算法，麻省理工学院的研究人员能够发现一种新的抗生素化合物，该化合物在对小鼠进行30天的治疗期间没有产生任何抗药性。

使用大约2500个分子(包括大约1700种FDA批准的药物和800种天然产品)对算法进行了训练，以寻找使分子能够有效杀死细菌的化学特征。

对该模型进行训练后，研究人员在一个大约6,000种化合物的库中对其进行了测试，该化合物被称为Broad Institute的药物再利用中心。

“我们希望开发一个平台，使我们能够利用人工智能的力量来开创抗生素药物发现的新时代，”麻省理工学院的医学工程与科学学院的泰米尔医学工程教授James Collins解释说。 (IMES)和生物工程系。

“我们的方法揭示了这种令人惊奇的分子，可以说它是已发现的更强大的抗生素之一。”

抗生素耐药性令人恐惧。研究人员已经发现了对当前抗生素具有免疫力的细菌，而我们正面临着疾病的危险，这些疾病已经变得很容易治疗，变得致命。

疾病控制与预防中心(CDC)的数据已经表明，仅在，抗生素抗性细菌和抗微生物真菌每年就造成280万以上的感染和35,000例死亡。

柯林斯说：“我们正面临着越来越多的关于抗生素耐药性的危机，这种情况的产生是由于越来越多的病原体对现有抗生素产生了耐药性，以及生物技术和制药行业对新型抗生素的贫血管道。”

最近的暴发使许多患者患有。使用抗生素，除非患者的免疫系统明显减弱，否则如今并不常见。如果对抗生素的抗药性基本上可以追溯到1930年代，那么目前的死亡人数将更高。

麻省理工学院的研究人员声称，他们的AI能够在短短几天内检查超过1亿种化学化合物，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生治疗方法所花费的时间，并开始反倒对我们有利。

新发现的分子被称为halicin(在电影《 2001：太空漫游》中被AI命名为Hal)，并被发现对大肠杆菌有效。该团队现在希望开发人类使用的halicin(一个单独的机器学习模型已经表明它应该对人类具有低毒性，因此早期迹象是积极的。)