AI刚刚发现了一种新型的抗生素 它有可能挽救您的生命

在花费您阅读本文的时间时，美国会有一个人死于抗生素无法再有效治疗的感染。

在今年的过程中，全球将有70万人死于抗药性感染。联合国最近的一份主要报告警告说，如果我们不做出重大改变，到2050年，每年的死亡人数可能会增加到1000万。

输入人工智能。

AI研究人员首次通过训练神经网络来预测哪些分子具有细菌杀灭特性，从而找到了鉴定新型抗生素的方法。他们刚刚在Cell杂志上发表了他们的发现。

麻省理工学院的研究小组发现了一种新化合物，当在小鼠中进行测试时，该化合物可对结核分枝杆菌，艰难梭菌，鲍曼不动杆菌和其他病原体的耐药菌株起作用。他们将其命名为“ halicin”(以2001年的AI系统HAL命名：太空漫游)，并在描述该研究发现时使用了“令人兴奋”五次。原因不难理解：对于AI社区和公共卫生社区而言，这确实是一个激动人心的时刻，而且来得太快了。

疾病预防控制中心(CDC)在11月警告说，我们现在正进入抗生素时代后的时代-那时我们的抗生素变得几乎毫无用处。我们通过在人类，动物和农作物的治疗中过度使用抗生素而造成了这场危机。细菌已经适应了我们的药物，变成超级细菌，很容易破坏我们的健康。

大型制药公司和生物技术公司之所以没有研发新的抗生素，是因为它需要多年的时间和大量的资金来进行研发。大多数新化合物都会失效。即使成功，收益也很小：抗生素的销量不及每天都要服用的药物。因此，对于许多制药公司而言，财务激励措施还不存在。

面对这种僵局，麻省理工学院的研究人员认为：如果我们可以使用AI加快抗生素发现的速度并降低成本呢?这正是他们所做的。

宾夕法尼亚大学的生物工程师Césarde la Fuente说：“我认为这是在亟需解决的领域中的突破。”毕竟，几十年来一直没有发现新的抗生素类别。这绝对与传统抗生素在结构上有所不同。”

这是AI如何发现新型抗生素的方法

人工智能擅长筛选大量数据，而抗生素的发现正是需要这一点。现在，科学家可以访问化学库形式的巨型数据集，该数据库对数百万种已知化合物进行了分类。虽然人类可能需要花费数年的时间才能搜寻出这么一个奇迹分子的众多候选对象，但神经网络却可以在几天内完成这项工作。

首先，细胞研究背后的研究人员训练了一个神经网络，通过向我们提供有关已知具有抗菌特性的2335个分子的数据来鉴定与大肠杆菌对抗的分子。然后，他们得到了该模型，以浏览包含多达1.07亿个分子的多个化学文库，并预测哪些可能有效对抗大肠杆菌-同时筛选出类似于我们已经获得的抗生素的那些。最终，他们选择了大约100个最有前途的热门歌曲，并在实验室进行了物理测试。

当在小鼠中进行测试时，他们称其为halicin的分子在杀死各种细菌方面非常出色，不仅限于大肠杆菌。最好的是，即使在30天后，小鼠也没有对halicin产生抗药性。(有时会在一两天内产生对其他化合物的抗性。)这至关重要。只开发一种新药也没有任何意义，因为它也会立即成为抵抗的牺牲品。