研究人员利用人工智能技术开发出可有效杀灭耐药性淋病和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）的新型抗生素。麻省理工学院团队通过生成式人工智能算法设计了超过3600万种分子化合物，最终筛选出两种在实验室环境和小鼠模型中验证有效的新型药物。
发表在《细胞》期刊的研究显示，该人工智能系统在扫描潜在分子库时，不仅能预测具有抗生素特性的化合物，还成功规避了可能对人体有害或与现有药物过于相似的分子结构。这两种新型抗生素均展现出对现有抗生素难以治疗的细菌菌株的杀灭能力。
针对淋病的NG1药物专门作用于这种快速产生耐药性的性传播疾病。世界卫生组织已警告某些淋病病例因抗生素耐药性而出现难以治疗的情况。英国健康安全局数据显示，2024年1月至2025年3月间，英国确诊17例头孢曲松耐药淋病病例，其中2024年13例，2025年前三个月4例。另一款名为DN1的药物则对MRSA表现出显著疗效，这种耐药性金黄色葡萄球菌感染已对多种常用抗生素产生耐药性。
实验结果显示，NG1和DN1在试管和动物实验中均能有效杀灭危险细菌。动物模型中，这两种药物成功治疗了由MRSA引发的皮肤感染，并清除了淋病感染。研究团队计划将AI平台扩展至其他超级细菌的药物开发，包括结核病和医院获得性感染如铜绿假单胞菌。
MIT医学工程与科学研究所詹姆斯·柯林斯教授指出："这项研究开启了抗生素开发的新可能。人工智能的运用让我们能够探索过去难以企及的化学空间，展现出药物设计的革命性力量。"项目首席作者阿提·克里斯南强调，该研究刻意规避现有抗生素结构，以突破性方式应对微生物耐药性危机。
值得注意的是，这两种新型抗生素仍处于早期开发阶段，需经过数年临床试验验证其人体安全性和有效性。后续研究将聚焦药物化学结构优化、潜在副作用测试及临床试验推进。全球抗生素耐药性危机已造成每年超百万人死亡，仅英国2023年就记录了66,730例严重耐药感染病例。这项突破性研究为应对这一公共卫生威胁提供了创新解决方案。
【全文结束】
