財(cái)聯(lián)社12月25日訊（編輯 周子意）麻省理工學(xué)院的研究人員通過深度學(xué)習(xí)人工智能（AI），篩選出一類化合物，可以殺死一種具有危害性的耐藥細(xì)菌，而后者每年在美國(guó)造成約一萬(wàn)多人死亡。

根據(jù)一篇近日發(fā)表在醫(yī)學(xué)頂刊《自然》雜志上的文章，研究人員表明，最新發(fā)現(xiàn)的化合物主要針對(duì)“耐甲氧西林金黃色葡萄球菌（MRSA）”，研究顯示，此類化合物可以殺死實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)皿和感染小鼠身上的MRSA。

且新發(fā)現(xiàn)的化合物對(duì)人體細(xì)胞的毒性偏低，使其能夠成為非常好的候選藥物。

關(guān)鍵創(chuàng)新——深度學(xué)習(xí)模型

研究人員使用大幅擴(kuò)展的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，他們通過測(cè)試約3.9萬(wàn)種化合物對(duì)MRSA的抗菌活性，并用得出的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練AI模型。

該研究主要作者之一、麻省理工學(xué)院醫(yī)學(xué)工程與科學(xué)研究所（IMES）和哈佛大學(xué)博德研究所的博士后Felix Wong指出，“如果你給模型任何新的分子、原子和鍵的新排列，它就能告訴你這種化合物能否被預(yù)測(cè)為抗生素。”

同時(shí)，為了進(jìn)一步縮小候選藥物的范圍，研究人員還訓(xùn)練了三個(gè)額外的深度學(xué)習(xí)模型，用來(lái)預(yù)測(cè)這些化合物是否對(duì)人體的肝臟、骨骼肌和肺部三種不同類型的細(xì)胞有毒。

通過將上述兩種模型的預(yù)測(cè)相結(jié)合（對(duì)抗菌活性的預(yù)測(cè)、對(duì)人體細(xì)胞潛在毒性的預(yù)測(cè)），研究人員發(fā)現(xiàn)了可以殺死微生物、同時(shí)對(duì)人體的不良影響最小的化合物。

這個(gè)研究的一個(gè)關(guān)鍵創(chuàng)新是，研究人員可以從中弄清楚深度學(xué)習(xí)模型通過什么樣的信息來(lái)預(yù)測(cè)其抗生素效力，而這可以幫助研究人員設(shè)計(jì)出藥效更好的藥物。

IMES研究所的Termeer醫(yī)學(xué)工程與科學(xué)教授James Collins指出，“我們可以看到模型是通過什么數(shù)據(jù)來(lái)做出預(yù)測(cè)的…從化學(xué)結(jié)構(gòu)的角度來(lái)看，我們的工作提供了一個(gè)具有時(shí)間效率、資源效率和機(jī)械洞察力的框架，這是我們迄今為止從未有過的?！?/p>

利用這些模型集合，研究人員篩選了大約1200萬(wàn)種化合物。

通過篩選后的再實(shí)驗(yàn)，研究人員發(fā)現(xiàn)了兩種具有潛力成為MRSA候選抗生素的化合物，它們屬于同一類別。在兩種小鼠（局部皮膚感染MRSA的小鼠、以及被這種細(xì)菌感染全身的小鼠）的測(cè)試中，每種化合物都能將對(duì)應(yīng)耐藥細(xì)菌的數(shù)量減少10倍。