麻省理工學院的一個研究小組利用人工智能發(fā)現(xiàn)了一種新抗生素,以幫助對抗不斷增加的耐藥性。
利用機器學習算法,麻省理工學院的研究人員能夠發(fā)現(xiàn)一種新的抗生素化合物,這種化合物在30天的小鼠治療期間沒有產(chǎn)生任何耐藥性。
該算法使用了大約2500個分子——包括1700種fda批準的藥物和800種天然產(chǎn)物——來尋找使分子有效殺死細菌的化學特征。
在對模型進行訓(xùn)練后,研究人員在一個包含約6000種化合物的庫中進行了測試,這些化合物被稱為布羅德研究所(Broad Institute)的藥物再利用中心(Drug repurhub)。
“我們想開發(fā)一個平臺,讓我們利用人工智能開啟一個新時代的抗生素藥物發(fā)現(xiàn),”詹姆斯·柯林斯解釋醫(yī)學工程和科學領(lǐng)域教授的麻省理工學院的醫(yī)學工程和科學研究所(ime)和生物工程系。
“我們的方法揭示了這種神奇的分子,它可能是目前發(fā)現(xiàn)的最強大的抗生素之一。”
抗生素耐藥性是可怕的。研究人員已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了對目前的抗生素有免疫的細菌,我們正面臨著疾病再次致命的危險,這些疾病已經(jīng)變得很容易治療了。
美國疾病控制與預(yù)防中心(CDC)的數(shù)據(jù)已經(jīng)表明,僅在美國,耐抗生素細菌和抗抗生素真菌每年就造成280多萬人感染,3.5萬人死亡。
柯林斯說:“我們正面臨著抗生素耐藥性方面的日益嚴重的危機,這是由于越來越多的病原體對現(xiàn)有的抗生素產(chǎn)生耐藥性,以及生物技術(shù)和制藥行業(yè)缺乏新抗生素的供應(yīng)。”
最近的冠狀病毒爆發(fā)讓許多病人患上了肺炎。有了抗生素,除非病人的免疫系統(tǒng)被嚴重削弱,否則肺炎通常不會致命。如果對抗生素的耐藥性使醫(yī)療保健回到上世紀30年代,那么目前冠狀病毒的死亡人數(shù)將會高得多。
麻省理工學院的研究人員聲稱,他們的人工智能能夠在幾天內(nèi)檢測出1億多種化合物,從而找出可能殺死細菌的抗生素。這種快速的檢查減少了發(fā)現(xiàn)新的挽救生命的治療方法所需的時間,并開始把機會轉(zhuǎn)向?qū)ξ覀冇欣姆较颉?/p>
這種新發(fā)現(xiàn)的分子被稱為halicin——以電影《2001太空漫游》中的人工智能哈爾命名——并被發(fā)現(xiàn)對大腸桿菌有效。該團隊現(xiàn)在希望開發(fā)出供人類使用的halicin(一個單獨的機器學習模型已經(jīng)表明,它對人類的毒性應(yīng)該很低,所以早期跡象是積極的)。
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