左图：美国麻省理工学院柯林斯教授。\网络图片；右图：MIT教授柯林斯的团队成功利用AI研发出两种全新抗生素。\网络图片

　　人工智能（AI）辅助药物开发又有新突破。美国麻省理工学院（MIT）研究团队近期公布，利用AI设计和研发出两种新型抗生素，有望对抗难以治疗的淋病及“超级细菌”抗药性金黄葡萄球菌（MRSA）。传统药物研发周期长、成本高，AI技术有望通过高效的数据分析和精准的模型预测，使药物前期研发时间减半，降本增效。

　　【大公报讯】目前全球抗生素滥用问题严重，导致细菌进化为具有抗药性的超级细菌，每年全世界约超过一百万人因为超级细菌感染死亡。由美国麻省理工学院（MIT）教授柯林斯带领的研究团队，利用人工智能（AI）首次在原子层面设计新药，主要针对经性接触传播的淋病，以及被称为“超级细菌”、可能致命的抗药性金黄葡萄球菌（MRSA），为抗生素研发开启新篇章。

　　AI筛选3600万种化合物

　　据介绍，研究人员首先向AI输入大量已知化合物的结构及其对不同细菌的作用数据，让AI学会哪些分子特性能抑制细菌生长，再让AI从超过3600万种已知或尚未存在的化合物，通过计算筛选抗菌特性。

　　研究中，团队尝试了两种利用AI设计抗生素的方法：第一种是片段构建法，让AI从数百万个化学片段中寻找有前景的起始点，然后进行构建；第二种是自由设计法，让AI从一开始就自由发挥，自主设计全新化合物。这一过程还排除了与现有抗生素过于相似的化合物，并确保所设计的药物不会对人类有毒。最终，团队合成了部分候选新药，并在实验室及老鼠身上测试，最终发现两款新抗生素能有效杀灭淋病及MRSA。研究人员表示，最终AI生成的化合物在结构上不同于任何现有抗生素，是实实在在“从0到1”的结果。

　　麻省理工学院（MIT）团队表示，AI或将开启抗生素研发的“第二个黄金时代”。研究人员表示，虽然这些药物尚未准备好进入临床试验，预计还需要一到两年的时间进行精炼，然后才能开始长期的临床测试。柯林斯表示：“AI可以让我们以低成本快速地研制出分子，真正让我们在与超级细菌的斗智中占上风。”

　　伦敦帝国学院爱德华兹博士指出，此项技术具有“重大意义”和“巨大的潜力”，或可大幅加快药物研发。抗生素存在研发周期长、研发成本高等特点，而且很快会有新的耐药菌出现。AI在短时间内设计、验证超过3600万种化合物的类似效率，是人力无法比拟的。

　　目前，一款新药的平均研发成本超过10亿美元，且需要经过十多年才能进入市场。但AI能够通过高效的数据分析和精准的模型预测，大幅提高药物研发的时间、降低所需的资源成本。波士顿咨询公司最近发表的一项分析发现，至少有75种“AI发现的药物分子”已经进入临床试验，预计这一数字将不断攀升。市场分析公司的数据显示，至2028年，AI将在药物发现领域节省超过700亿美元的资金。

　　数据匮乏和保护隐私成挑战

　　目前，AI製药也成为AI应用的热门领域。例如，谷歌旗下DeepMind开发的名为“AlphaFold”的AI工具，能够成功预测蛋白质的三维结构，显著提高了药物发现的效率。DeepMind的创办人哈萨比斯和科学家江珀图因此摘得2024年的诺贝尔化学奖。英伟达则推出了一款针对AI医疗保健的AI工具，能够筛选数万亿种药物化合物并预测蛋白质结构。

　　不过，缺乏高质量的临床数据，是AI药物发现领域面临的最大挑战之一。在药物研发领域，许多关键数据秘而不宣。另外，可重复实验的标准化数据有限，这就导致了AI模型的训练数据有限。而相较于自然语言处理等领域的AI模型蓬勃发展，生物医药领域的AI模型的数量却十分匮乏。

　　此外，生物医学数据涉及的隐私伦理问题同样不容忽视。如何在保护病人基因隐私的情况下，更好地合规使用数据，也成为业界亟待解决的一大难题。

　　（综合报道）