麻省理工学院的研究人员使用人工智能来识别强大的新型抗生素

麻省理工学院的研究人员使用人工智能来识别强大的新型抗生素

简而言之:麻省理工学院(MIT)的研究人员正在利用人工智能的力量,创造出能够杀死致病细菌的强大新药,其中一些细菌对所有已知的抗生素都有抗药性。

在过去的几十年里,由于筛选抗生素的成本和时间,只有少数新型抗生素被开发出来。事实上,大多数新批准的抗生素只是现有药物的小变种。但现在,由于人工智能的力量,以及抵御耐抗生素细菌的需求日益增长,这种情况正在改变。

麻省理工学院(MIT)的研究人员创建了一个机器学习模型,寻找能使分子有效杀死大肠杆菌的化学特征,并在大约1700种fda批准的药物和800种天然产品上对其进行训练。一旦经过训练,该模型就在布罗德研究所的药物再利用中心进行了测试,该中心由大约6000种化合物组成。

该模型将重点放在一种分子上,它预测这种分子具有很强的抗菌性能,而且其化学结构与现有的抗生素不同。另一个单独的机器学习模型表明,它对人体细胞的毒性可能也很低。

他们在2001年的《太空漫游》(A Space Odyssey)中以电脑“哈尔”(HAL)的名字将这种分子命名为“哈利辛”(halicin)。他们对数十种细菌进行了测试,发现这种分子可以有效地消灭许多细菌,包括鲍曼不动杆菌(Acinetobacter baumannii)、艰难梭菌(Clostridium ile)和结核分枝杆菌(Mycobacterium tuberculosis)。

在感染了一种对所有已知抗生素都有耐药性的鲍曼不动杆菌的小鼠中,哈利星在24小时内完全清除了感染。

研究人员认为,halicin通过破坏细菌在细胞膜上维持电化学连接的能力来杀死细菌。这个梯度是产生ATP的必要条件,没有它,细胞就会死亡。更重要的是,它被证明对突变有效。

在30天内,E。大肠杆菌没有产生任何对halicin的耐药性。相比之下,细菌在一到三天内对抗生素环丙沙星产生了耐药性。到第30天,细菌对环丙沙星的耐药性大约是最初的200倍。

研究人员的模型已经被用来识别其他23种候选基因,其中两种对细菌特别有效。他们计划对halicin进行额外的测试,并与一家非营利组织或制药公司合作开发供人类使用的药物。


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