AI“造药”时代正式开启!MIT团队用生成式人工智能设计出全新抗生素,登顶《Cell》封面

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耐药危机，人类医学的至暗时刻

1940年代青霉素的工业化生产开启了抗生素的第一个“黄金时代”。然而辉煌未能持续，自上世纪80年代以来，新型抗生素的研发几乎停滞。

与此同时，细菌的耐药性进化却从未停步。耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）、耐药淋病奈瑟菌等“超级细菌”在全球肆虐。统计显示，每年约有500万人死于耐药菌感染，这一数字已经超过了艾滋病导致的死亡人数。

人类迫切需要结构上完全创新的抗生素分子，而这一需求恰逢人工智能在药物研发领域的爆发式突破。

02

登顶《Cell》，AI造药的里程碑突破

柯林斯团队构建了一个革命性的双轨AI药物设计体系，针对两种最危险的耐药菌展开精准打击。

第一种策略名为“基于片段的定向设计”。研究人员以革兰氏阴性菌淋病奈瑟菌为靶点，从4500万个化学片段库中筛选出具有抗菌活性的核心结构F159。

随后，两种生成式AI算法——化学合理突变（CReM）和基于片段的变分自编码器（F-VAE）围绕F1片段“生长”出约700万个全新的完整分子。经过多轮计算筛选和实验室合成验证，名为NG1的化合物脱颖而出。

在动物实验中，NG1展现出惊人的效力：单次给药就能高效清除耐药淋病奈瑟菌感染。更可贵的是其独特的作用机制——通过靶向LptA蛋白，干扰细菌外膜的合成。

第二种“无约束的自由生成”策略则更为大胆。研究团队以MRSA为标靶，让生成式AI在遵循基本化学规则的前提下自由创造分子，生成超过2900万个化合物。

经过层层筛选，22个候选分子被合成出来，其中6个表现出强大的抗菌活性。最优异的DN1在小鼠MRSA皮肤感染模型中成功清除了细菌。这类分子通过广泛破坏细菌细胞膜发挥作用，不局限于单一靶点蛋白。

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技术革命，生成式AI如何重塑药物研发

MIT团队此次突破的核心价值在于探索化学空间的能力实现了指数级飞跃。

传统药物研发通常只能在已知化合物库中筛选，而生成式AI能创造出自然界不存在的全新分子结构。研究团队采用的遗传算法（GA）和变分自编码器（VAE）技术，使系统能够智能筛选超过一亿个化学片段，同时完成无约束的全新分子生成。

这种“实验室闭环”策略大大加速了研发进程——AI设计分子、实验室合成测试、数据反馈优化模型，形成一个高效的迭代循环。

这一突破建立在团队多年积累的基础上。2020年，他们利用深度学习从超过1亿种化合物中找到Halicin；2023年5月，又发现针对革兰氏阴性耐药菌的窄谱抗生素Abaucin5。而此次登顶《Cell》的研究标志着AI药物设计进入了全新阶段。

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未来已来，抗生素研发的第二个“黄金时代”

MIT团队已与非营利组织Phare Bio合作，对NG1和DN1进行结构优化和临床前开发，并计划将AI平台应用于结核分枝杆菌和铜绿假单胞菌等其他重要病原体的药物研发。

科学界普遍认为，生成式AI驱动的药物研发将迎来爆发式增长。有专家预测，“AI将在未来几年内自主设计药物”，彻底改变制药行业生态。

目前，柯林斯团队已与非营利组织Phare Bio合作，对NG1和DN1进行结构优化和临床前开发。同时，该AI平台正被拓展应用于结核分枝杆菌和铜绿假单胞菌等更多致命病原体的药物研发。

科学界普遍预测，生成式AI驱动的药物研发将在未来五年迎来爆发式增长。谷歌的“生成分层材料搜索”系统、斯坦福大学的SyntheMol平台等创新工具正不断涌现。

当超级细菌在进化之路上狂奔，人类终于拥有了比病原体更聪明的武器。抗生素研发的第二个黄金时代，将由人工智能开启。

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01

《Nature Chemistry》

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03

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02

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03

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