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在安大略省汉密尔顿市麦克马斯特大学的研究实验室里，乔恩·斯托克斯和他的团队发现了一种可能成为克罗恩病和炎症性肠病突破性治疗的方法。令人惊讶的是，这一发现仅用了大约 100 秒。
准确地说，是斯托克斯的人工智能测序工具在 100 秒内完成了这一发现。随后，他的团队花了大约六个月的时间来验证这些结果，以确认其真实性。尽管如此，这仍然是六个月的测试，而不是几年，而且只花费了 6 万美元，而不是数百万美元。
斯托克斯指出，传统抗生素的问题在于，许多抗生素被设计为广谱抗生素，这意味着它们在清除感染时也会破坏有益细菌。这对克罗恩病或肠道疾病患者来说尤其不利，因为抗生素可能破坏健康肠道细菌，而这些细菌是防止进一步感染所必需的。
斯托克斯需要找到一种窄谱抗生素。结果是 enterololin，这是一种首创药物，旨在仅针对有害细菌，包括大肠杆菌。这就是斯托克斯的实验室及其在麻省理工学院的合作伙伴以两种不同方式使用人工智能的地方。
首先，他们使用人工智能来确定哪些化学结构可能具有抗菌性。然后，他们使用人工智能预测这些结构在靶向细胞时如何实际发挥作用，或者称为“作用机制”。
“大肠杆菌大约有 4000 个基因。其中大约 300 个是我们所说的必需基因，”斯托克斯说。“我的分子一旦进入细胞内部，可能做的事情的数量是令人难以置信的……这就是需要花费数年时间和数百万美元的原因。”
斯托克斯表示，人工智能模型就像一个 GPS，告诉研究人员哪些结构组合最有可能产生良好的结果。“我们不再盲目飞行了，”斯托克斯说。
加拿大人工智能治理与安全创始人怀亚特·泰萨里·拉利耶表示，在很大程度上，像这样的人工智能应用案例是积极的一步。关键在于，人工智能尚未达到无需人类验证即可做出此类预测的阶段。
“（人工智能）可以做出一个不错的第一稿，或者看起来合理的东西，但你仍然非常需要人类来仔细思考，我为什么要使用人工智能工具？我应该得到什么样的答案？”泰萨里·拉利耶说。“（人工智能）看起来很聪明。很容易认为它一直都很聪明，但事实并非如此。”
斯托克斯表示，他实验室中的人工智能模型在不到两分钟的时间内就输出了预测结果。他们随后花了六个月的时间来验证这些结果，泰萨里·拉利耶表示，这正是人工智能辅助研究所需要的。
联邦政府已经通过《人工智能和数据监管法案》（即 C -27 法案）研究了人工智能监管，但该法案在今年早些时候议会休会时最终未能通过。泰萨里·拉利耶和 AIGS 团队为该法案提交了建议。他表示，立法人工智能的部分挑战在于它是一个移动的目标。
“监管将需要几个月或几年的时间。所以你必须问，两三年、五年后人工智能会发展到哪里？”
加拿大是全球炎症性肠病发病率最高的国家之一，卡尔加里大学的一项研究表明，未来二十年全国患者数量可能会急剧上升。根据克罗恩病和结肠炎加拿大的数据，目前加拿大每 48 分钟就有一名新患者被诊断出来。现在患者人数刚刚超过 32 万，但预计在未来十年内将增加到 47 万。
克罗恩病和相关肠道疾病无法治愈。常见症状包括疼痛、疲劳、持续性腹泻和不明原因的体重减轻。斯托克斯表示，他希望他的研究和方法能够帮助患者更好地管理疾病。更重要的是，他希望人工智能能够加速这种医学研究。
“人工智能是一套工具，帮助我们在药物开发的每个关键点做出更好的实验决策，”斯托克斯说。“它们更好地指导我们，帮助我们做出更明智的决策，从而更有可能取得成功。”
