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麻省理工学院（MIT）的科研团队近日在《Cell》杂志发表了一项突破性研究，利用生成式 AI 技术成功设计出两种具有潜在应用价值的抗生素，分别针对耐药性淋病和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）。这一发现为应对日益严峻的超级细菌威胁提供了新的解决方案。
该研究团队采用创新的 AI 设计方法，通过训练模型理解已知化合物的化学结构及其对细菌的影响，使 AI 能够预测由碳、氢、氧和氮等元素组成的分子结构如何抑制细菌生长。研究过程中，科学家们测试了两种不同的设计策略：一是从 8 到 19 个原子大小的化学片段构建分子；二是允许 AI 生成全新的分子结构。
在评估的 3600 万种化合物中，研究人员最终筛选出两种对耐药性淋病有效的候选药物，并在感染小鼠的实验中证实了其疗效。值得一提的是，这些化合物在设计中已经排除了与现有抗生素相似或可能对人体有毒的结构。
MIT 的詹姆斯·柯林斯教授对此项突破表示兴奋：’ 这项研究展示了生成式 AI 在全新抗生素设计中的巨大潜力。AI 技术使我们能够快速、经济地提出新分子，为对抗超级细菌提供了显著优势。’
然而，专家们也指出，这些潜在药物距离临床应用仍有较长的路要走。伦敦帝国理工学院的安德鲁·爱德华兹博士认为这项研究 ’ 非常重要 ’，但强调在安全性、有效性测试和规模化生产等方面仍面临诸多挑战。
此外，华威大学的克里斯·道森教授指出，新抗生素的研发还面临经济层面的障碍。由于需要谨慎使用以保持其有效性，这类药物的商业回报往往难以保证，这在一定程度上制约了制药公司开发新抗生素的积极性。
尽管存在这些挑战，这项研究无疑为抗生素研发领域开辟了新的方向。随着 AI 技术的不断进步，科学家们有望在未来更有效地应对日益严重的抗生素耐药性问题，为全球公共卫生安全作出重要贡献。
