慧眼识珠!AI独立发现超强抗生素

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通报记者 刘 雾

农技“慧眼识珠”,最先独立发现了一种强大的新星抗生素!

永利网址注册麻省理工学院(MIT)哲学家在最新一期《细胞》杂志撰文称,他俩新研制出的一种深度学习马列(AI),评议出一种全新抗生素。

候车室测试表明,这种抗生素能有效杀死多种世界上最辛苦的致病细菌,包括一些对任何已知抗生素耐药的菌株。

在法兰西《潇洒》杂志网站2月20日的通讯中,研讨人员表示,这种名为halicin的胡萝卜素是首个由人工智能发现的胡萝卜素。尽管科学家以前曾采取AI救助发现抗生素,但此次是AI最先在没有其他人类假设的情况下,起来发现全新抗生素。

永利网址注册匹兹堡大学计算生物学家雅各布·杜兰特评价道,这项研究非常漂亮,研讨团队不仅确定了候选抗生素,还在动物试验中检查了有潜力的成员。另外,该方法还可用于发现治疗癌症、神经衰退性等病症的药品。

不要假设

自发现青霉素以来,抗生素已变成当代医学的基础,但在全世界范围内,细菌对抗生素的优越性正急剧上升。《潇洒》杂志的通讯称,研讨人员预测,如果不尽快研发新药,预测到2050年,历年将有一千万口因耐药菌感染而丧生。

但在过去几十年,新诞生之胡萝卜素寥寥无几,且结构上与过去已有抗生素大同小异。另外,眼下用于筛选新抗生素的章程成本高昂,且耗费大量时间。新型研究负责人、MIT合成生物学家吉姆·柯林斯说:“人人不断发现相同的成员,咱们需要具有新颖作用机理的新星化学物质。咱们愿意开发一个平台,能凭借人工智能的能力,创造抗生素药物发现新时代。”

为寻找新型抗生素,研讨团队开发出了一下神经网络模型,这是一种受大脑结构启发的AI书法,可逐个原子学习分子的布局特性。

据MIT血站2月20人民日报道,在研讨中,柯林斯组织使用约2500个成员来训练他们的神经网络模型,以发现能克服大肠杆菌生长的成员。该署分子包括约1700种已获批的药品(其中300种获批抗生素)以及800种来自植物、动物和动物的自然物质。

新型研究联合负责人、MIT计算机科学与考古实验室电气工程与计算机科学教授雷吉娜·巴兹莱表示,该疗法不需要任何药物工作原理方面的假想,也无需对化学基团进行标记,就足以预测分子功能,“故而,该模型可以学到人类专家未知的新模式”。

该模型训练完毕后,研讨人员用他筛选一个名为“中药再采取中心”的成员库,该分子库包含约6000种科学家正在研究、用于临床人类疾病的成员。他俩让该模型预测哪种分子能有效控制大肠杆菌,并仅向她们展示看起来与健康抗生素不同之成员。

其次得到的结果中,研讨团队选择了约100个成员进行物理测试,其中一种是正研究用于临床乳腺癌的成员。结果表明,他是一种具有很强抗菌活性的胡萝卜素,且化学结构与其他现有抗生素不同。研讨人员为致敬经典科幻片《2001高空漫游》,名将该分子命名为“halicin”(影片里之有机系统名为HAL 9000)。另外,研讨人员还借助使用其他机器学习模型发现,该分子可能对人粒细胞具有较低毒性。

候车室测试表明,除铜绿假单胞菌(一种难以治疗的肺病原体)外,halicin对包括艰难梭菌、结核分枝杆菌和鲍曼不动杆菌等在内的多种病原体具有产业性。

为高考halicin在活体动物身上的能量,研讨人员用她医疗感染鲍曼不动杆菌的小鼠。鲍曼不动杆菌具有“最佳耐药性”,能耐受已知所有抗生素,世界卫生组织已将她规定为最需要优先处理新抗生素的病原体之一,人类迫切要求新抗生素来对付它。

研讨表明,在感染了鲍曼不动杆菌的小鼠身上,halicin再次显现出神奇效果:含有halicin的软膏在24小时内,就彻底清除了感染。

特立独行

抗生素通过多种机制起作用,如阻断细胞壁生物合成、DNA修复或蛋白质合成中涉及的酶。但halicin并不按常理出牌:他破坏质子在细胞膜上的流动。

MIT的通讯指出,开头研究表明,halicin穿越破坏细菌在细胞膜上维持电化学梯度的力量来杀死细菌。此化学梯度对于产生ATP(细胞用来存储能量的成员)不可或缺,故而,如果梯度破裂,细胞将凋亡。研讨人员说,这种杀伤机制可能会使细菌难以产生抗药性。

柯林斯说:“试验表明,针对抗生素环丙沙星,大肠杆菌会在1到3天涯内对她表现出自主性,但即使30天后,大肠杆菌仍未对halicin产生任何抗药性。”

走进新时代

察觉halicin然后,研讨小组利用该模型,对ZINC15数据库内的1京多种分子进行了筛查。ZINC15是一番在线数据库,包含15京种化合物的消息。

仅三角时间,该模型就筛查出23种与现有抗生素结构不同且可能对人细胞无毒的候选分子。细菌测试表明,其中8种分子拥有抗菌活性,且2种意义强大。研讨人员现在准备进一步测试这些分子,并继续筛查ZINC15数据库。

卡内基梅隆大学计算生物学家鲍勃·墨菲说:“利用计算方法发现和预测潜在药品特性这一世界方兴未艾,新型研究是一番绝佳实例。”

墨菲指出,此前已有科学家开发AI艺术来打通庞大的基因和代谢物数据库,以识别可能包括新抗生素的成员类型。

但柯林斯组织表示,他俩的章程与众不同。新模型不是在寻找特定的布局或分子类别,而是在训练神经网络寻找具有一定活性的成员。

该组织希望与其它组织或企业合作,名将halicin用于临床试验,也准备采用他们的模子设计新抗生素并优化现有成员,例如,使特定抗生素仅杀死特定细菌,防止其结果患者消化道中的有益细菌。

巴兹莱说:“机器学习模型可以在电脑上探索大型化学空间,而传统实验室方法要形成这一点会非常昂贵。”新型研究既增强了化合物鉴定的准确性,又降低了筛选工作之本金。

古巴理工学院生物学和计算机科学教授罗伊·基肖尼表示:“这项开创性研究标志着抗生素发现乃至更广大的药品发现发生了范式转变,深度学习技术或可应用于抗生素开发的方方面面阶段——其次意识抗生素到通过药物修饰和药品化学改善抗生素的能量和哲理性。”

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