慧眼识珠！AI独立发现一种强大的新型抗生素

2020-02-27 20:35:26 来源：科技日报

人工智能“慧眼识珠”，首次独立发现了一种强大的新型抗生素!

美国麻省理工学院(MIT)科学家在最新一期《细胞》杂志撰文称，他们新研制出的一种深度学习人工智能(AI)，鉴定出一种全新抗生素。

实验室测试表明，这种抗生素能有效杀死多种世界上最麻烦的致病细菌，包括一些对所有已知抗生素耐药的菌株。

在英国《自然》杂志网站2月20日的报道中，研究人员表示，这种名为halicin的抗生素是首个由人工智能发现的抗生素。尽管科学家以前曾使用AI辅助发现抗生素，但此次是AI首次在没有任何人类假设的情况下，从头发现全新抗生素。

美国匹兹堡大学计算生物学家雅各布·杜兰特评论道，这项研究非常出色，研究团队不仅确定了候选抗生素，还在动物实验中验证了有潜力的分子。此外，该方法还可用于发现治疗癌症、神经衰退性等疾病的药物。

无需假设

自发现青霉素以来，抗生素已成为现代医学的基石，但在全球范围内，细菌对抗生素的耐药性正急剧上升。《自然》杂志的报道称，研究人员预测，如果不尽快研发新药，预计到2050年，每年将有一千万人因耐药菌感染而丧生。

但在过去几十年，新诞生的抗生素寥寥无几，且结构上与过去已有抗生素大同小异。此外，当前用于筛选新抗生素的方法成本高昂，且耗费大量时间。最新研究负责人、MIT合成生物学家吉姆·柯林斯说：“人们不断发现相同的分子，我们需要具有新颖作用机理的新型化学物质。我们希望开发一个平台，能借助人工智能的力量，开创抗生素药物发现新时代。”

为寻找新型抗生素，研究团队开发出了一个神经网络模型，这是一种受大脑结构启发的AI算法，可逐个原子学习分子的结构特性。

据MIT网站2月20日报道，在研究中，柯林斯团队使用约2500个分子来训练他们的神经网络模型，以发现能抑制大肠杆菌生长的分子。这些分子包括约1700种已获批的药物(其中300种获批抗生素)以及800种来自植物、动物和微生物的天然物质。

最新研究联合负责人、MIT计算机科学与人工智能实验室电气工程与计算机科学教授雷吉娜·巴兹莱表示，该算法不需要任何药物工作原理方面的假设，也无需对化学基团进行标记，就可以预测分子功能，“因此，该模型可以学到人类专家未知的新模式”。

该模型训练完毕后，研究人员用它筛选一个名为“药物再利用中心”的分子库，该分子库包含约6000种科学家正在研究、用于治疗人类疾病的分子。他们让该模型预测哪种分子能有效抑制大肠杆菌，并仅向他们展示看起来与常规抗生素不同的分子。

从得到的结果中，研究团队选择了约100个分子开展物理测试，其中一种是正研究用于治疗糖尿病的分子。结果表明，它是一种具有很强抗菌活性的抗生素，且化学结构与任何现有抗生素不同。研究人员为致敬经典科幻片《2001太空漫游》，将该分子命名为“halicin”(电影里的人工智能系统名为HAL9000)。此外，研究人员还借助使用其他机器学习模型发现，该分子可能对人体细胞具有较低毒性。

实验室测试表明，除铜绿假单胞菌(一种难以治疗的肺病原体)外，halicin对包括艰难梭菌、结核分枝杆菌和鲍曼不动杆菌等在内的多种病原体具有活性。

为测试halicin在活体动物身上的功效，研究人员用其治疗感染鲍曼不动杆菌的小鼠。鲍曼不动杆菌具有“超级耐药性”，能耐受已知所有抗生素，世界卫生组织已将其定为最需要优先处理新抗生素的病原体之一，人类迫切需要新抗生素来对付它。

研究表明，在感染了鲍曼不动杆菌的小鼠身上，halicin再次显现出神奇效果：含有halicin的软膏在24小时内，就彻底清除了感染。

特立独行

抗生素通过多种机制起作用，如阻断细胞壁生物合成、DNA修复或蛋白质合成中涉及的酶。但halicin并不按常理出牌：它破坏质子在细胞膜上的流动。

MIT的报道指出，初步研究表明，halicin通过破坏细菌在细胞膜上维持电化学梯度的能力来杀死细菌。此化学梯度对于产生ATP(细胞用来存储能量的分子)不可或缺，因此，如果梯度破裂，细胞将凋亡。研究人员说，这种杀伤机制可能会使细菌难以产生抗药性。

柯林斯说：“实验表明，针对抗生素环丙沙星，大肠杆菌会在1到3天内对其表现出抗药性，但即使30天后，大肠杆菌仍未对halicin产生任何抗药性。”

走进新时代

发现halicin后，研究小组利用该模型，对ZINC15数据库内的1亿多种分子展开了筛查。ZINC15是一个在线数据库，包含15亿种化合物的信息。

仅三天时间，该模型就筛查出23种与现有抗生素结构不同且可能对人细胞无毒的候选分子。细菌测试表明，其中8种分子拥有抗菌活性，且2种功能强大。研究人员现在计划进一步测试这些分子，并继续筛查ZINC15数据库。

卡内基梅隆大学计算生物学家鲍勃·墨菲说：“使用计算方法发现和预测潜在药物特性这一领域方兴未艾，最新研究是一个绝佳实例。”

墨菲指出，以前已有科学家开发AI方法来挖掘庞大的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。