一篇发表在《抗生素》期刊上的突破性研究显示，人工智能技术已成功发现一种新用途：原本用于治疗糖尿病但因疗效不佳被终止开发的药物Halicin，对18种危及生命的多重耐药细菌具有显著抗菌效果。
这项由摩洛哥团队开展的研究首次利用AI筛选化合物技术，成功为"超级细菌"找到了潜在解决方案。研究团队发现，Halicin这种曾用于糖尿病研究的药物，在对抗大肠杆菌和世界卫生组织列为最高威胁的ESKAPE菌群（包括耐甲氧西林金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯菌等）方面表现突出。
WHO特别指出，ESKAPE菌群之所以危险，是因为它们能轻易突破传统抗生素防线，可导致肺炎、血液感染、尿路感染等多种疾病。由于这些细菌适应速度极快，传统治疗方法始终难以应对。但通过人工智能技术，研究人员首次在对抗此类病菌上取得重大突破。
测试显示Halicin对除绿脓杆菌外的所有目标细菌有效。研究人员发现，这种特定细菌的外膜结构使药物难以渗透，导致治疗无效。虽然存在这一局限，但94%的成功率仍标志着医学界在对抗耐药菌领域取得重大进展。
研究团队强调，要使该药物投入临床使用，仍需深入研究其安全剂量和长期疗效。虽然目前未观察到耐药性产生，但需持续监测是否会出现类似其他药物的抗药性进化现象。
这项研究凸显了AI技术与医学研究结合的巨大潜力，为突破抗生素研发瓶颈提供了新路径。通过机器学习技术，研究人员成功发现了传统方法难以识别的药物新特性，为治疗多重耐药感染提供了创新解决方案。
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