AI助力抗生素研发：从设计到个性化治疗的突破

AI助力抗生素研发：从设计到个性化治疗的突破

全球每年有近500万人死于抗生素耐药性，这一数字预计将在2050年达到1000万人。面对这一严峻挑战，人工智能（AI）正在成为抗生素研发领域的一股新兴力量。近期，斯坦福大学和麦克马斯特大学的研究团队开发出一种名为SyntheMol的生成式AI模型，为攻克超级细菌带来了新的希望。

SyntheMol模型能够设计数十亿种新的抗生素分子，这些分子不仅价格低廉，而且易于在实验室中合成。该模型使用蒙特卡洛树搜索，从包含132,000个分子片段的库中提取数据，这些片段像乐高积木一样拼凑在一起。通过与13个化学反应进行交叉引用，SyntheMol能够识别300亿个片段的双向组合，从而设计出具有最有希望的抗菌特性的新分子。

研究团队将SyntheMol应用于设计针对鲍曼不动杆菌的抗生素。鲍曼不动杆菌是一种极其危险的耐药细菌，可引起肺炎、脑膜炎和伤口感染，世界卫生组织已将其列为世界上最危险的耐抗生素细菌之一。在实验中，SyntheMol设计了58个分子，其中6个结构新颖的分子表现出对鲍曼不动杆菌的有效抗菌活性，且无毒。

与此同时，德国科学家也在AI辅助抗生素治疗方面取得了重要进展。他们开发出首个在线抗生素选择模型（OptAB），该模型能够为败血症患者进行个性化抗生素优化选择。败血症是德国最常见的死亡原因之一，每天约有160人因此死亡。OptAB模型基于神经网络与微分方程相结合的创新算法，能够处理复杂患者数据，为万古霉素、头孢曲松和哌拉西林/他唑巴坦等抗生素提供疾病进展预测。该模型的目标是最大限度提高治疗成功率，同时减少肾脏和肝脏损伤等严重副作用。

这些突破展示了AI在抗生素研发和个性化医疗中的巨大潜力。随着研究的深入，AI有望为解决全球抗生素耐药性问题提供新的解决方案，为患者带来更安全、更有效的治疗选择。