一项发表在《Antibiotics》期刊上的新研究在医学界具有多项“首次”意义，因为该研究可能借助人工智能发现了一种废弃药物的新用途。摩洛哥进行的这项研究利用人工智能筛选化合物，找到了一种潜在的疗法，可以对抗一组已对其他治疗产生耐药性的致命细菌。
该研究关注的是名为Halicin的实验性药物。这种药物最初是为了治疗糖尿病而开发和研究的，但由于在测试阶段结果不佳而被中止。
然而，在2020年，麻省理工学院（MIT）的一种机器学习算法揭示出该药物具有不同寻常的抗菌特性。这表明它可能对多重耐药细菌有效，而这项新研究也证实了这一点。
摩洛哥的研究调查了18种特定的多重耐药细菌，这些细菌对22种常见抗生素均无效。其中包括大肠杆菌以及统称为“ESKAPE”的超级细菌：
- 屎肠球菌（Enterococcus faecium）
- 金黄色葡萄球菌（Staphylococcus aureus）
- 肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）
- 鲍曼不动杆菌（Acinetobacter baumannii）
- 铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa）
- 肠杆菌（Enterobacter）
根据News Medical的报道，世界卫生组织（WHO）将ESKAPE认定为最大威胁，因为它们具有逃避几乎所有传统抗生素治疗的非凡能力。它包括如耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）、肺炎以及血液、皮肤、软组织、肺部或泌尿道感染等疾病。
由于这些细菌几乎能与新药开发速度同步适应，治疗方法一直难以跟上它们的进化步伐。但将人工智能结合到这项研究中，可能帮助研究人员获得先机，从而领先于这些可能致命的疾病。
研究发现，除了其中一种细菌外，Halicin对其他所有细菌都具有“新型抗菌剂的治疗潜力”。对铜绿假单胞菌（P. aeruginosa）来说，这种药物似乎完全无效。
研究人员指出，这种特定细菌具有Halicin难以穿透的外膜，这很可能是导致药物对其无效的原因。
尽管如此，94%对抗多重耐药细菌的成功率对于医学界和这款被中止的药物来说，都是一个重大进展。研究人员强调，还需要进一步研究该药物在治疗这些细菌时的安全性和最佳剂量，才能将其投入临床应用。
他们还警告可能存在长期副作用，并敦促未来研究确认这些细菌是否会像对其他药物一样，对Halicin产生耐药性。尽管目前尚未观察到这一现象。
这项开创性的研究还凸显了人工智能和机器学习如何与医学专业人士和研究人员携手合作，突破此前阻碍新疗法出现的障碍。
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