IBM开发AI发明新的抗生素 - 而且已经做出来两种了

2021年03月12日 00:30 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

在当前COVID-19大流行的背后,另一个严重的公共卫生威胁正在逼近--抗生素耐药 "超级细菌"的崛起需要新的抗生素来帮助扭转颓势,但开发它们需要时间。现在,IBM研究部门已经将人工智能投入到这项任务中,并且已经非常迅速地找到两种有希望的新候选药物。

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青霉素的发现是20世纪最重要的科学突破之一,因为以前致命的感染变得容易治疗。但几十年过去了,这些好处开始出现动摇。

像所有的生物一样,细菌也是随着环境的变化而进化的--所以当我们给它们的环境(即我们的身体)注入药物时,细菌中的一些精英分子想出如何保护自己只是时间问题。如果有足够的时间和持续抗生素的使用,剩下的微生物将会是那些对药物有基因免疫力的微生物。

这就是我们发现自己的处境越来越艰难的原因,我们现在只剩下很少一些抗生素种类作为最后防线--而令人担忧的是,即使是那些防线也开始失效了。如果没有新的抗生素或其他治疗方法,科学家们预测,到2050年,曾经轻微的感染就可能每年夺走多达1000万人的生命。

更糟糕的是,开发新药需要数年时间,并且涉及大量的试错,潜在的分子是由无数可能的化学组合组成的。值得庆幸的是,这正是人工智能所擅长的工作,因此IBM开发了一个新系统来为我们筛选这些数字。

IBM研究团队创建了一个人工智能系统,它在探索整个分子配置的可能性空间方面速度更快。首先,研究人员从一个名为深度生成式自动编码器的模型开始,该模型主要是检查一系列的肽序列,捕捉它们的功能和组成它们的分子的重要信息,并寻找与其他肽的相似性。

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IBM研究创造的一种新型抗菌肽的AI计算模型

接下来他们应用了一个名为 "控制潜在属性空间采样"(CLaSS)的系统。该系统使用收集到的数据,并生成具有特定、所需属性的新肽分子。在这种情况下,就是抗菌效果。

但当然,杀灭细菌的能力并不是抗生素的唯一要求,它还需要在人群当中安全运用,并且最好能在一系列细菌类别中发挥作用。因此,人工智能生成的分子会通过深度学习分类器运行,以剔除无效或有毒的组合。

在48天的时间里,AI系统识别、合成和实验了20种新的抗生素候选肽。其中有两种特别被证明是特别有前途的--它们通过在虫子的外膜上打孔,对两大类(革兰氏阳性和革兰氏阴性)的一系列细菌都有很强的效力。在细胞培养和小鼠试验中,它们的毒性也很低,似乎不太可能导致大肠杆菌的进一步耐药。

这两种新的抗生素候选物本身就足够令人兴奋,但它们被发现的过程才是真正的突破。能够更快速、更高效地开发和测试新的抗生素,有助于防止回到抗生素发明之前的噩梦场景。

这项研究发表在《自然》杂志上。

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