生成式人工智能规划出对立超级细菌的全新抗生素还给出了组成道路

来源：米乐体育官方登录器    发布时间：2024-03-25 20:08:08

　　抗生素让咱们有了打败致病菌的有力兵器，抢救了很多生命。但是，抗生素的广泛使用也带来了一个巨大的危机——抗生素耐药性（AMR），据世界卫生组织（WHO）计算，2019年全球约有120万人死于抗生素耐药性（AMR）所加重的细菌感染，这现已高于艾滋病导致的逝世人数。更重要的是，照此开展，到2050年，抗生素耐药性将可能会引起超越1000万人逝世，这将超越癌症导致的逝世人数。

　　具有广泛耐药性的超级耐药菌的呈现，火急地需求咱们结构立异的抗生素，人工智能办法可以协助发现新的抗生素，但现有的人工智能办法存在十分显着局限性。特点猜测模型逐一评价候选抗生素分子的特定特点，但在大规模化学空间中扩展性较差。生成式模型直接规划候选抗生素分子，可以敏捷探究巨大的化学空间，但生成的分子往往在组成上具有挑战性。

　　该研讨开发了一种新的生成式人工智能（Generative AI）模型——SyntheMol，可以从近300亿个分子的化学空间中规划易于组成的新式化合物。研讨团队使用SyntheMol规划可以按捺超级细菌鲍曼不动杆菌的分子，从中组成了58个生成的分子并验证了其间6个结构新颖的分子对鲍曼不动杆菌和其他几种系统发育不同的细菌病原体表现出抗菌活性。

　　在这项研讨中，研讨团队开发了一种生成式人工智能模型——SyntheMol，以快速、低成本地拜访数百亿个有出路的分子。他们从132000个分子片段的库中提取，这些片段就像乐高积木相同组合在一起，但本质上却十分不同。然后将这些分子片段与一组13个化学反应进行穿插参照，然后识别出300亿个片段的双向组合，以规划具有最有出路的抗菌特性的新分子。该模型规划的每个分子都被传递到另一个经过训练的AI模型中，以猜测毒性。

　　接下来，研讨团队组成了58个由SyntheMol生成的分子，并进行了试验验证，其间6个结构新颖的分子对鲍曼不动杆菌和其他几种系统发育不同的细菌病原体（肺炎克雷伯菌、甲氧西林耐药金黄色葡萄球菌等）表现出强壮的抗菌活性，且无毒。这些依据成果得出了生成式人工智能具有从广泛的化学空间中规划结构新颖、可组成和有用的小分子抗生素候选物的潜力。