算法發(fā)現(xiàn)有希望的并且迄今為止被隱藏的超級錯誤破壞者

在仔細研究了用于制造各種藥物的超過1.07億個分子的化學成分之后，一種機器學習算法選出了一個意想不到的候選對象，它可能是醫(yī)學上對付可怕的超級細菌的最大希望。

過夜星分子稱為鹽蛋白。直到現(xiàn)在，它仍被認為是糖尿病的一種可能的治療選擇。麻省理工學院的研究人員開發(fā)了該算法，從而改變了這一點，發(fā)現(xiàn)該分子可有效擊敗小鼠的梭狀芽胞桿菌和其他抗藥性細菌。

該團隊最驚人的發(fā)現(xiàn)之一是，僅人類可能永遠不會想到嘗試使用海力菌素作為抗生素，因為其結構與目前使用的抗生素完全不同。

此外，從23個經(jīng)過實驗驗證的ZINC15中抗生素特性的預測集(一個龐大的市售化合物數(shù)據(jù)庫)中，MIT模型鑒定出了八種其他具有未知抗菌特性的化合物。

“這項工作亮點深度學習的實用方法，通過結構不同的抗菌分子的發(fā)現(xiàn)擴大我們的抗生素武器庫”，寫的主要作者喬納森·斯托克博士和他的同事在他們的研究，這是在網(wǎng)上公布細胞2月20日。

近年來，很少有真正新的抗生素能效仿，即使不是幾十年，因為制藥商大多會在現(xiàn)有配方上推出變體。

正如麻省理工學院自己對AI輔助發(fā)現(xiàn)的報道所指出的那樣，篩選新抗生素通常會使制藥商付出高昂的代價，浪費大量的時間，而無法解決化學多樣性在挫敗潛在超級細菌方面的作用。

該研究的資深作者說：“我們正面臨著越來越多的關于抗生素耐藥性的危機，這種情況是由于越來越多的病原體對現(xiàn)有抗生素產(chǎn)生了耐藥性，以及生物技術和制藥行業(yè)對新型抗生素的貧血管道的影響，” ，詹姆斯·柯林斯(James Collins)博士。

研究人員將分子halicin命名為HAL 9000，這是科幻經(jīng)典小說《2001：太空漫游》中的感知計算機。

但是進步絕非虛構。

以色列理工學院生物學和計算機科學教授羅伊·基肖尼(Roy Kishony)告訴《麻省理工新聞》，麻省理工學院的開創(chuàng)性工作“標志著抗生素發(fā)現(xiàn)乃至更普遍的藥物發(fā)現(xiàn)發(fā)生了范式轉(zhuǎn)變。”“他的方法將允許在抗生素開發(fā)的所有階段使用深度學習，從發(fā)現(xiàn)到通過藥物修飾和藥物化學改善功效和毒性。”