近日，麻省理工大学的科研团队利用先进的人工智能技术，在抗生素领域取得了重大突破。他们发现了一种新的抗生素类别，这是60年来的首次，对抗耐药性金黄色葡萄球菌（MRSA）有重要意义。这一研究成果已发表在《自然》杂志上。
研究团队训练了一个深度学习模型，处理了大量数据，成功评估了约39000种化合物的抗生素活性。这种方法不仅预测了哪些化合物可能作为抗生素有效，还评估了它们对人类细胞的潜在毒性，实现了活性和毒性的有效整合。
使用这种AI模型，科学家们筛选了大约1200万种现有商业化合物，这在没有AI帮助的情况下几乎是不可能的。最终，他们从中识别出大约280种具有抗MRSA潜力的化合物，并在实验室环境中进行了测试。这些化合物在涉及两种小鼠模型的实验中显示出显著效果，能将MRSA数量减少10倍。
此外，研究团队还努力解开深度学习模型的“黑箱”，深入理解模型的工作原理。这不仅推动了抗生素的发现，也为人工智能在药物研发领域的应用开辟了新路径。
耐甲氧西林的金黄色葡萄球菌（MRSA）是一种对多种常用抗生素具有抵抗力的细菌，它可以导致多种感染，从轻微的皮肤感染到严重的肺炎和血流感染。在医院和社区环境中均可发生感染，因此，针对MRSA的新型抗生素对医学领域来说是一项重要的突破。