麻省理工学院科学家利用生成式人工智能开发出两种新型抗生素，在对抗小鼠模型中的耐药性感染（如淋病和MRSA）方面展现出显著成效。这些由AI设计的化合物在结构上与现有抗生素完全不同，其通过破坏细菌细胞膜的新机制发挥作用。
世界卫生组织数据显示，2019年抗菌药物耐药性问题导致约500万人死亡。过度使用抗生素使细菌产生变异以逃避药物攻击，但数十年来新型抗生素研发进展缓慢。发表在《细胞》期刊的MIT研究旨在填补这一空白。
研究团队首先使用AI算法生成3600万种可能化合物（包含现实与虚拟分子），通过筛选抗菌潜力发现其顶级候选物具有全新分子结构，并能通过破坏细菌细胞膜实现杀菌。研究人员随后训练AI识别不同分子结构（碳、氮、氢、氧等原子）对细菌的影响，采用两种策略设计新抗生素：其一是让AI扫描数百万个化学片段，筛选8-19个原子尺寸的结构进行构建；其二是让AI自由设计药物。两种方法均过滤掉潜在毒性物质和与现有抗生素过于相似的化合物。
第一种策略开发出针对性传播淋病的新药候选物，第二种策略则专注于靶向MRSA（革兰氏阳性菌）。该菌通常存在于皮肤，但进入人体后可引发严重感染。研究资深作者、MIT教授詹姆斯·柯林斯向BBC表示："看到生成式AI能设计出全新抗生素令人振奋。这使我们能以更低成本快速开发新型分子，扩大武器库，在与超级细菌基因的较量中占据先机。"
尽管实验室效果显著，但药物要应用于人类仍需多年验证。需先完成临床试验优化，这一过程可能漫长且昂贵。伦敦帝国理工学院安德鲁·爱德华兹博士认为该研究潜力巨大，但强调安全性和有效性测试不可或缺。柯林斯承认需要更优AI模型推动试验阶段向临床应用的转化。华威大学克里斯·道森指出，即使成功开发，药物疗效仍依赖严格管控使用，否则可能重蹈耐药性覆辙。"如何研发无商业价值的药物？"这个终极疑问仍在考验科学界。
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