人工智能首次发现强效抗生素

E.来源:斯蒂芬妮·舒勒/SPL

据《自然》杂志报道，一种突破性的机器学习方法从超过1亿个分子中发现了强大的新抗生素。这项研究由美国麻省理工学院的合成生物学家吉姆·科林斯领导。相关的结果几天前发表在《细胞》杂志上。

研究人员称，这种名为halicin的抗生素是由人工智能首次发现的。尽管人工智能在以前的抗生素研究和开发中已经帮助了其中的一些部分，但这是人工智能第一次从零开始识别出一种全新类型的抗生素，而不需要使用人类以前的任何假设。

“这项研究意义重大。该研究小组不仅确定了候选分子，还在动物实验中验证了有希望的分子。匹兹堡大学的计算生物学家雅各布·达兰特(Jacob Durrant)说，“更重要的是，这种深入学习的方法还可以用于其他类型药物的研究和开发，如治疗癌症或神经退行性疾病的药物。”

细菌耐药性是一个全球性问题，科学家预测，除非紧急开发新药，“超级细菌”到2050年可能每年导致1000万人死亡。然而，在过去的几十年里，新抗生素的发现和监管机构的批准已经放缓。“人们一直在寻找相同的分子。”柯林斯说，“我们需要新的化学反应和新的作用机制。”

柯林斯和他的团队开发了一种神经网络，一种受大脑结构启发的人工智能算法，来一个接一个地学习分子的特征。

研究人员训练神经网络，通过使用2335个具有已知抗菌活性的抗菌分子来识别抑制大肠杆菌生长的分子。麻省理工学院人工智能研究员和研究伙伴里贾纳·巴兹莱(Regina Barzilay)说，该算法学会了预测分子功能，而无需假设药物作用模式和标记化学基团。"因此，模型可以学习人类专家不知道的新模型."

在模型被训练后，研究人员用它来筛选一个叫做药物再利用中心的数据库。这个数据库包含大约6000个正在研究的人类疾病分子。他们要求模型预测哪种分子对大肠杆菌有效，并且只显示看起来不同于传统抗生素的分子。

研究人员从筛选结果中选择了大约100个候选分子进行实验。一种用于糖尿病治疗的分子被证明是一种有效的抗生素。研究人员以电影《2001:太空漫游》中智能电脑哈尔的名字命名哈利辛。在小鼠实验中，石决明对多种病原体具有抗菌活性，如鲍曼不动杆菌，其具有广泛的耐药性。

抗生素通过一系列机制发挥作用，例如阻断参与细胞壁生物合成、DNA修复或蛋白质合成的酶。但是盐霉素的作用机制不同，它破坏了细胞膜上质子的流动。"在实验中，对其他抗生素化合物的耐药性通常出现在一两天内."柯林斯说，“但即使经过30天的测试，我们也没有发现对盐霉素的任何耐药性。”

此后，研究小组在一个名为ZINC15的数据库中筛选出了超过1.07亿个分子结构，并证实23个候选分子中有8个具有抗菌活性。其中两种对许多病原体有很强的活性，甚至可以击败对抗生素有抗性的大肠杆菌菌株。

卡内基梅隆大学的计算生物学家鲍勃·墨菲(Bob Murphy)表示，这项研究是“利用计算方法发现和预测潜在药物特性的一个很好的例子”。他指出人工智能方法以前曾被用于挖掘基因和代谢物数据库，以识别可能包括新抗生素的分子类型。

但是柯林斯和他的团队强调，他们的方法是不同的——不是寻找特定的结构或分子类别，而是训练神经网络寻找具有特定活性的分子。接下来，该团队希望与其他团队或公司合作，对哈利星进行临床试验，同时他们希望扩大这种方法，找到更多新的抗生素。

相关论文信息:https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.01.021