机器学习帮助全面认识抗生素杀菌原理

新华社北京5月11日电一个国际研究小组发现，在使用机器学习算法通过抗生素杀死细菌的过程中，核苷酸代谢发挥着重要作用。这有助于人们更全面地了解抗生素作用的原理，并在此基础上开发更好的杀菌方法。

麻省理工学院和美国其他机构的研究人员在最新一期《细胞》杂志上报道，他们使用了氨苄青霉素、环丙沙星和庆大霉素以及大约200种代谢相关物质，并将它们组合起来，观察不同组合对大肠杆菌的杀灭效果。他们使用机器学习算法来分析与灭菌效果相关的代谢过程。

结果表明，在抗生素的压力下，细菌用于合成脱氧核糖核酸(DNA)的嘌呤核苷酸供应不足，必须加快生产，这将消耗大量能量，迅速积累有毒代谢废物，进一步恶化细菌的生存状态，加速死亡过程。

先前的研究表明，抗生素灭菌的重要方式包括干扰细菌的关键生理过程，如DNA复制或细胞壁构建。这项研究揭示了核苷酸代谢的作用，使人们对抗生素的杀菌原理有了更全面的了解。

使用机器学习来处理生物实验数据并不罕见，但大多数模型都是“黑箱”，知道什么实验条件对应什么结果，却不知道原理。新的研究采用“白盒”模型，结合实验条件、代谢状态和杀菌效果来探讨药物作用的具体机制。

研究人员表示，加强辅助药物的代谢干扰有望成为杀灭细菌和应对细菌耐药性的新方法。“白盒”模型也可用于分析不同药物对癌症、糖尿病或神经退行性疾病的影响。他们正在使用类似的方法来找出为什么结核杆菌逃脱了抗生素的攻击并产生了耐药性。