機器學習首次用來尋找新的抗生素的一次嘗試

研究人員利用人工智能（AI）發(fā)現(xiàn)了一種強大的新型抗生素化合物，它可以殺死世界上一些最危險的超級細菌。根據(jù)發(fā)表在《細胞》（Cell）雜志上的一項研究，這種化合物可以成功地清除小鼠體內(nèi)對所有已知抗生素都有耐藥性的超級細菌菌株。

由麻省理工學院的雷吉娜·巴茲萊和詹姆斯·柯林斯領(lǐng)導的一個科學家團隊使用先進的“機器學習”算法發(fā)現(xiàn)了這種抗生素，該技術(shù)掃描了一個化合物數(shù)據(jù)庫，以便在現(xiàn)有藥物范圍里找到可能通過不同機制有效殺滅細菌的化合物。

據(jù)研究人員介紹，這是機器學習（本質(zhì)上利用人工智能去提高自身完成特定任務能力的算法）首次用來尋找新的抗生素的一次嘗試。

來自麻省理工學院醫(yī)學工程與科學研究所（IMES）和生物工程系的柯林斯在一份聲明中說：“我們想開發(fā)一個平臺，讓我們能夠利用人工智能的力量，去迎接抗生素藥物發(fā)現(xiàn)的新時代?！薄拔覀兊姆椒ń沂玖诉@種神奇的分子，它可能是目前發(fā)現(xiàn)的最強大的抗生素中的一種。”

根據(jù)世界衛(wèi)生組織的說法，細菌在設計用來殺死它們的藥物的作用下產(chǎn)生的抗藥性對全球人類健康構(gòu)成了日益嚴重的威脅，這“需要政府部門和社會采取行動”。

據(jù)美國疾控中心的數(shù)據(jù)顯示，美國每年約有280萬人感染抗藥性超級病菌，導致超過35000人因此死亡。

如果再不采取措施解決這一問題的話，聯(lián)合國估計到2050年，全球每年可能有1000萬人死于對多種藥物耐藥的超級病菌。

這使得發(fā)現(xiàn)新的抗生素非常重要。然而，在最近幾十年很少有發(fā)展。這些藥物與現(xiàn)有的藥物非常相似。發(fā)現(xiàn)可能有效的化合物是一項成本高昂的工作，也是一個很漫長的過程，這一事實無助于尋找新的抗生素。這些發(fā)現(xiàn)也傾向于只關(guān)注相對狹窄的化合物范圍。

這就有了機器學習的用武之地，它使研究人員能夠在相對較短的時間內(nèi)有效地識別出一種強大的抗菌新化合物。

麻省理工學院的雷吉娜·巴茲萊告訴《新聞周刊》：“我們使用機器學習這種人工智能技術(shù)來虛擬篩選化合物分子，以預測其抗菌性能?！蓖ǔ＃@種篩選是在實驗室進行的，既昂貴又緩慢。另一方面，機器學習可以篩選出數(shù)以億計的化合物，以確定一些需要實驗測試的潛在候選化合物。

她又說：“這種方法的低成本使我們能夠探索巨大的化學空間，而只測試少許有效的化合物。這是人工智能首次被用于發(fā)現(xiàn)一種新的有效抗生素分子?！?/p>

首先，研究人員訓練他們的機器學習算法來識別化學物質(zhì)數(shù)據(jù)庫中的特征，這些化學物質(zhì)可以有效地消滅大腸桿菌。該算法經(jīng)過“訓練”后，研究小組隨后使用它對另一個包含約6000種藥物化合物的數(shù)據(jù)進行了梳理。

在梳理過程中，該算法識別出一種名為““哈利辛（halicin）”的有趣藥物——它是以利·庫布里克的科幻史詩《2001太空漫游》中臭名昭著的人工智能系統(tǒng)命名——此前科學家曾試圖用這種藥物作為糖尿病的潛在治療藥物。

根據(jù)其化學性質(zhì)，機器學習預測這種化合物將作為一種有效的抗生素，更為關(guān)鍵的是，它將通過不同于當前可用的抗菌藥物的機制發(fā)揮作用。進一步分析又得出，這種藥物也可能對人體細胞無毒。

之后，研究人員決定評估這種藥物在實驗室治療抗生素感染的效果。首先，他們在培養(yǎng)皿中培養(yǎng)細菌——包括對多種藥物耐藥的細菌——發(fā)現(xiàn)這種化合物對所有測試的細菌都有效，只有一個特別難以殺死的病原體除外。

隨后，科學家們使用了哈利辛（halicin）去治療感染了一種對所有已知抗生素都有耐藥性的鮑曼尼氏桿菌的小鼠。有趣的是，這種化合物能夠在24小時內(nèi)完全消除感染。

根據(jù)研究小組的說法，哈利辛（halicin）特別有效果，因為它是通過生物機制起作用的，這可能會讓細菌很難產(chǎn)生抗藥性。事實上，研究人員也發(fā)現(xiàn)，在30天的治療過程中，大腸桿菌并沒有對哈利辛（halicin）產(chǎn)生耐藥性。

研究小組表示，下一步是深入研究哈利辛（halicin），并尋求與可能有助于開發(fā)用于人類藥物的組織建立合作關(guān)系。此外，在這項研究中，哈利辛（halicin）并不是唯一被發(fā)現(xiàn)的有效抗生素。

研究人員還利用他們的機器學習算法掃描了一個名為ZINC15的龐大在線數(shù)據(jù)庫中的大約1億種化合物，該數(shù)據(jù)庫總共包含約15億種化合物物質(zhì)。掃描結(jié)果顯示，在三天的時間里，又有23名很有希望的“候選人”被發(fā)現(xiàn)。隨后的實驗室測試顯示，其中8種化合物可以起到抗生素的作用。

現(xiàn)在科學家們計劃對這些化合物進行更多的研究，同時也對ZINC15數(shù)據(jù)庫進行進一步的掃描。此外，他們還希望最新的研究能夠使科學家們從頭開始設計新的抗生素或改進現(xiàn)有的化合物做抗生素。

以色列理工學院（Israel Institute of Technology）的生物學和計算機科學教授羅伊·基松尼（Roy Kishony）在一份聲明中說，“這項開創(chuàng)性的工作標志著發(fā)現(xiàn)抗生素乃至更廣泛意義上的發(fā)現(xiàn)藥物的范式轉(zhuǎn)變。”“這種方法將允許在抗生素開發(fā)的所有階段中使用機器學習技術(shù)，從發(fā)現(xiàn)到通過藥物修飾和藥物化學來提高療效和減少藥物毒性?！?/p>