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MIT學(xué)者利用AI發(fā)現(xiàn)超強(qiáng)抗生素,成果登《細(xì)胞》雜志封面

本文作者: 李雨晨 2020-02-22 16:59
導(dǎo)語(yǔ):雷鋒網(wǎng)消息,當(dāng)?shù)貢r(shí)間2月20日,全球自然科學(xué)研究領(lǐng)域最著名期刊之一《細(xì)胞》Cell 以封面文章的形式發(fā)表了題為“A Deep Learnin

MIT學(xué)者利用AI發(fā)現(xiàn)超強(qiáng)抗生素,成果登《細(xì)胞》雜志封面

雷鋒網(wǎng)消息,當(dāng)?shù)貢r(shí)間2月20日,全球自然科學(xué)研究領(lǐng)域最著名期刊之一《細(xì)胞》Cell 以封面文章的形式發(fā)表了題為“A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery”的研究論文,文章報(bào)道了麻省理工學(xué)院(MIT)生物工程師Jim Collins領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)模型發(fā)現(xiàn)了超強(qiáng)抗生素halicin,能夠殺死耐藥細(xì)菌。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,來(lái)分析化合物的分子結(jié)構(gòu)并挑選出潛在的抗生素。深度學(xué)習(xí)模型的目的是識(shí)別能夠殺滅細(xì)菌的化合物,其機(jī)理與現(xiàn)有藥物不同。

在分析了大約2500種不同的分子后,人工智能系統(tǒng)識(shí)別出一種新的抗生素化合物。在實(shí)驗(yàn)室測(cè)試中,這種化合物殺死了世界上許多最具問(wèn)題的致病細(xì)菌,包括結(jié)核病和被認(rèn)為無(wú)法治愈的菌株。

這種新的抗生素化合物被稱(chēng)為halicin,以1968年的電影《2001:太空漫游》中的AI系統(tǒng)Hal 9000命名。

麻省理工學(xué)院的醫(yī)學(xué)工程與科學(xué)研究所和生物工程系的教授James Collins說(shuō),這一發(fā)現(xiàn)標(biāo)志著(人類(lèi))對(duì)抗抗生素耐藥性的一個(gè)突破。

論文表示,自青霉素出現(xiàn)以來(lái),抗生素已經(jīng)成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的基石。然而,隨著時(shí)間的推移,細(xì)菌會(huì)逐漸產(chǎn)生對(duì)抗生素的耐藥性,這就需要藥物研發(fā)工作者不斷開(kāi)發(fā)新的抗生素。

但現(xiàn)實(shí)情況是,由于缺乏經(jīng)濟(jì)激勵(lì),私營(yíng)藥企在新抗生素的發(fā)現(xiàn)上收效甚微,使得抗生素的問(wèn)題越發(fā)嚴(yán)重。曾有研究預(yù)測(cè),如果不立即采取措施開(kāi)發(fā)新的抗生素,到2050年,因耐藥感染而死亡的人數(shù)將達(dá)到每年1000萬(wàn)人。

Collins說(shuō):“我們正面臨著越來(lái)越多關(guān)于抗生素耐藥性的危機(jī),這種情況的產(chǎn)生是由于越來(lái)越多的病原體對(duì)現(xiàn)有抗生素產(chǎn)生了耐藥性,以及生物技術(shù)和制藥行業(yè)對(duì)新抗生素的需求不足造成的?!?/p>

但問(wèn)題是,發(fā)現(xiàn)新的抗生素變得越來(lái)越困難?,F(xiàn)在,天然產(chǎn)物的發(fā)現(xiàn)受到重復(fù)復(fù)制問(wèn)題的困擾。

許多抗生素發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目就轉(zhuǎn)向了篩選大型合成化學(xué)文庫(kù)。然而,這些文庫(kù)可能包含幾十萬(wàn)到幾百萬(wàn)個(gè)分子,它們的管理成本往往高得令人望而卻步,化學(xué)多樣性有限,而且不能反映抗生素分子固有的化學(xué)性質(zhì)。自20世紀(jì)80年代高通量篩選實(shí)施以來(lái),沒(méi)有發(fā)現(xiàn)新的臨床抗生素使用這種方法。

隨著人工智能等新技術(shù)的發(fā)展,這個(gè)問(wèn)題似乎迎來(lái)轉(zhuǎn)機(jī)。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,這種深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)不同藥物分子里的結(jié)構(gòu),不但可以掌握這些分子的不同位置是否存在特定的化學(xué)基團(tuán),還能夠預(yù)測(cè)這些分子的特性。隨后,研究人員們給這種模型提供了2335個(gè)用于模型學(xué)習(xí)的不同分子,這些分子中有美國(guó)FDA已經(jīng)批準(zhǔn)的藥物,也有不少具有廣泛生物活性的天然分子。

研究人員們使用Broad研究所的一個(gè)化合物庫(kù),讓深度學(xué)習(xí)模型從其中6111個(gè)分子里,尋找具有潛在抗菌潛力的分子。

halicin就是這樣被發(fā)現(xiàn)的。

研究人員測(cè)試了halicin對(duì)多種耐藥菌的殺菌效果。結(jié)果顯示,除了銅綠假單胞菌(Pseudomonas aeruginosa,一種難治的肺部病原體)之外,halicin對(duì)所有測(cè)試的耐藥菌都有殺傷作用。

利用這套系統(tǒng),研究人員們進(jìn)一步在另一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里篩選了數(shù)億個(gè)分子,并從中找到了23個(gè)與現(xiàn)有抗生素結(jié)構(gòu)迥異,且對(duì)人類(lèi)細(xì)胞無(wú)毒性的潛在抗菌分子。這一篩選過(guò)程,只用了短短的3天時(shí)間。

以色列理工學(xué)院的生物和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Roy Kishony說(shuō):這項(xiàng)開(kāi)創(chuàng)性的工作標(biāo)志著抗生素發(fā)現(xiàn)的范式轉(zhuǎn)變,甚至更廣泛的藥物發(fā)現(xiàn)?!斑@種方法將允許在抗生素開(kāi)發(fā)的所有階段使用深度學(xué)習(xí),從發(fā)現(xiàn)到通過(guò)藥物修改和藥物化學(xué)來(lái)提高療效和毒性?!?span style="color: #FFFFFF;">雷鋒網(wǎng)

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