麦克马斯特大学(McMaster University)和麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)的科学家利用人工智能发现了一种新的抗生素，可用于对抗一种致命的耐药病原体，这种病原体会袭击脆弱的医院患者。

他们使用的过程还可以加速发现其他抗生素来治疗许多其他具有挑战性的细菌。

研究人员正在应对治疗鲍曼不动杆菌的新药的迫切需要，鲍曼不动杆菌被世界卫生组织确定为世界上最危险的抗生素耐药细菌之一。众所周知，鲍曼不动杆菌难以根除，可引起、脑膜炎和感染伤口，所有这些都可能导致死亡。

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鲍曼尼A. baumanni通常在医院环境中发现，它可以在表面上长时间存活。病原体能够从其环境中的其他细菌中获取DNA，包括抗生素抗性基因。

在今天发表在《自然化学生物学》杂志上的这项研究中，研究人员报告说，他们使用人工智能算法来预测抗菌分子的新结构类别，并确定了一种新的抗菌化合物，他们将其命名为abaucin。

通过常规筛选发现针对鲍曼不动杆菌的新抗生素一直具有挑战性。传统方法耗时、成本高昂且范围有限。

现代算法方法可以访问数亿甚至数十亿个具有抗菌特性的分子。

“这项工作验证了机器学习在寻找新抗生素方面的好处，”该论文的第一作者，麦克马斯特生物医学与生物化学系助理教授Jonathan Stokes说，他与麻省理工学院医学工程和科学教授James J. Collins以及麦克马斯特研究生Gary Liu和Denise Catacutan进行了这项工作。

“使用人工智能，我们可以快速探索化学空间的广阔区域，显着增加发现全新抗菌分子的机会，”麦克马斯特全球流行病预防和应对学院的斯托克斯说。

“用于药物发现的人工智能方法将继续存在，并将继续完善，”麻省理工学院安利捷健康机器学习诊所生命科学系主任柯林斯说。“我们知道算法模型是有效的，现在最重要的是广泛采用这些方法，以更有效，更便宜地发现新的抗生素。

研究人员报告说，Abaucin特别有希望，因为它只针对鲍曼不动曲霉，这是一个关键的发现，这意味着病原体不太可能迅速产生耐药性，并可能导致更精确和有效的治疗。

大多数抗生素本质上是广谱的，这意味着它们所有细菌，破坏肠道微生物组，这为包括艰难梭菌在内的许多严重感染打开了大门。

“我们知道广谱抗生素是次优的，病原体有能力进化和适应我们向他们抛出的每一个技巧，”斯托克斯说。“人工智能方法为我们提供了大幅提高发现新抗生素的速度的机会，我们可以以更低的成本做到这一点。这是探索新型抗生素药物的重要途径。

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