美AI研新抗生素殺超級細菌

By on February 25, 2020

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室

麻省理工以AI輔助,製作新型抗生素化學分子。圖上兩培養盤為使用新抗生素樣本,惡菌無法生長。(MIT圖片)

麻省理工以AI輔助,製作新型抗生素化學分子。圖上兩培養盤為使用新抗生素樣本,惡菌無法生長。(MIT圖片)

研發抗生素需時經年,人工智能(AI)或能幫上一把。美國麻省理工學院(MIT)最近以深度學習(Deep Learning)模型,發現一種具備超強抗菌能力的化學分子(Molecule),有望製成新一代的抗生素,殺死具抗藥性的結核桿菌和大腸桿菌。研究已刊登在最新一期《細胞》(Cell)醫學期刊上。

根據MIT提供的資料,研究團隊先訓練電腦辨識來自1700種美國食品及藥物管理局(FDA)認可藥物和800種天然產物的化學分子,以及它們抑制大腸桿菌的能力。

建立深度學習模型後,研究團隊再讓電腦詳細分析6000種化合物(Compound)。

僅數小時找出halicin

花了短短數小時,電腦找出一種能夠對抗一系列細菌而化學結構跟目前抗生素不同的化學分子。由Jonathan Stokes、James Collins、Regina Barzilay等MIT重量級學者組成的研究團隊,根據電影《2001太空漫遊》的超級電腦Hal,把這種化學分子命名為halicin。

根據《細胞》期刊內容,halicin可殺死結核桿菌、耐碳青酶烯類腸桿菌(CRE)、耐多藥性(Multidrug-resistant)鮑氏不動桿菌(Acinetobacter baumannii, 俗稱AB菌)這些超級細菌。此外,研究團隊亦成功利用halicin,清除實驗老鼠體內的鮑氏不動桿菌;在30天治療期內,大腸桿菌未有對halicin產生抗藥性。

MIT進一步利用建立的深度學習模型,對網上資料庫ZINC15內其中一億種化學分子加以分析,結果發現當中8種同樣具備抗菌能力。

研究團隊希望,AI可輔助研發新型抗生素,減低細菌抗藥性的風險。

AI或可輔助研發新型抗生素,減低細菌抗藥性的風險。(Freepik網上圖片)

AI或可輔助研發新型抗生素,減低細菌抗藥性的風險。(Freepik網上圖片)

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