财联社12月25日讯（编辑 周子意）麻省理工学院的研究人员通过深度学习人工智能（AI），筛选出一类化合物，可以杀死一种具有危害性的耐药细菌，而后者每年在美国造成约一万多人死亡。
根据一1316世界之最篇近日发表在医学顶刊《自然》杂志上的文章，研究人员表明，最新发现的化合物主要针对“耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）”，研究显示，此类化合物可以杀死实验室培养皿和感染小鼠身上的MRSA。
且新发现的化合物对人体细胞的毒性偏低，使其能够成为非常好的候选药物。
关键创新——深度学习模型
研究人员使用大幅扩展的数据集训练深度学习模型，他们通过测试约3.9万种1316世界之最化合物对MRSA的抗菌活性，并用得出的数据来训练AI模型。
该研究主要作者之一、麻省理工学院医学工程与科学研究所（IMES）和哈佛大学博德研究所的博士后Felix Wong指出，“如果你给模型任何新的分子、原子和键的新排列，它就能告诉你这种化合物能否被预测为抗生素。”
同时，为了进一步缩小候选药物的范围，研究人员还训练了三个额外的深度学习模型，用来预测这些化合物是否对人体的肝脏、骨骼肌和肺部三种不同类型的细胞有毒。
通过将上述两种模型的预测相结合（对抗菌活性的预测、对人体细1316世界之最胞潜在毒性的预测），研究人员发现了可以杀死微生物、同时对人体的不良影响最小的化合物。
这个研究的一个关键创新是，研究人员可以从中弄清楚深度学习模型通过什么EBtdPjl样的信息来预测其抗生素效力，而这可以帮助研究人员设计出药效更好的药物。
IMES研究所的Termeer医学工程与科学教授James Collins指出，“我们可以看到模型是通过什么数据来做出预测的…从化学结构的角度来看，我们的工作提供了一个具有时间效率、资源效率和机械洞察力的框架，这是我们迄今为止从未有过的。”
利用这些模型集合，研究人员筛选了大约1200万种化合物。
通过筛选后的再实验，研究人员发现了两种具有潜力成为MRSA候选抗生素的化合物，它们属于同一类别。在两种小鼠（局部皮肤感染MRSA的小鼠、以及被这种细菌感染全身的小鼠）的测试中，每种化合物都能将对应耐药细菌的数量减少10倍。
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