（文章來源：教育新聞網(wǎng)）

抗生素藥物已經(jīng)存在了不到一個世紀的時間，但是近幾十年來，耐藥細菌菌株的出現(xiàn)和臨床新抗生素的匱乏威脅到了我們應對致命感染的能力。研究人員說，通過機器學習和實驗相結合，他們已經(jīng)確定了幾種可能是有效抗生素的分子專家稱贊這種計算方法，但表示這些化合物不太可能成為我們需要的藥物。

由于細菌已經(jīng)對某些最常見的抗生素產(chǎn)生了抗藥性，因此科學家希望找到可以以新方式殺死微生物的分子或結構特征。麻省理工學院的計算化學家Regina Barzilay和生物工程師James J. Collins及其同事共同努力，設計了一種機器學習方法來尋找新的抗生素。他們訓練了算法，以識別不同分子(不僅是抗生素)的結構特征，并預測給定的結構是否會抑制大腸桿菌的生長。

研究人員首先在“藥物再利用中心”上放寬了模型，該數(shù)據(jù)庫包含約6,000種已知對多種疾病有用的分子。一種化合物具有預測的對大腸桿菌的抗菌活性，預測的毒性低，與已知的抗生素不同，并且在實驗室中經(jīng)過驗證可以抑制大腸桿菌的生長。該分子稱為SU3327，是c-Jun N端激酶的抑制劑，該酶是癌癥和其他疾病的靶標。

該小組在電影2001年：太空漫游中向計算機HAL致敬，將分子更名為halicin。。2017年一項尚未發(fā)表的研究也鑒定了該分子的抗生素活性，但由于與美國食品和藥物管理局已經(jīng)在評估的化合物相似，這些研究人員選擇不采用該分子。麻省理工學院和哈佛大學廣泛研究所的喬納森·斯托克斯(Jonathan M.Stokes)是這項新研究的合著者，他說該小組直到3月2日才意識到2017年的研究。

在這項新研究中，隨后的實驗室測試表明該分子可以殺死許多耐藥細菌。研究人員認為，它通過破壞質(zhì)子穿過細胞膜的運動，破壞微生物移動或存儲能量的能力來殺死細菌。在小鼠中，用halicin治療鮑曼不動桿菌感染的皮膚傷口和艱難梭菌腸道感染。

該小組還使用他們的機器學習算法從ZINC15數(shù)據(jù)庫中搜索了1億個分子，發(fā)現(xiàn)了8種潛在的抗生素，包括ZINC000100032716，但沒有進行實驗室測試。

結果表明：“約翰·開普勒大學AI藥物發(fā)現(xiàn)實驗室的負責人GünterKlambauer說：“當熟練的從業(yè)者和機器學習團隊一起工作時，可以取得多少成就?！钡u該小組僅對幾千個分子進行算法訓練，并僅尋找一些生物學效應，他說，通過考慮多種效應的更廣泛的訓練，該模型可能會更強大。
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