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人民網(wǎng)

人工智能幫助發(fā)現(xiàn)新型候選抗生素

新華社北京1月1日電 美國(guó)麻省理工學(xué)院近日發(fā)布新聞公報(bào)說(shuō),,該校研究人員參與的國(guó)際團(tuán)隊(duì)利用人工智能深度學(xué)習(xí)模型,,發(fā)現(xiàn)了可治療耐藥細(xì)菌感染的新型化合物,。這些化合物有潛力成為新型抗生素藥物,。麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)等機(jī)構(gòu)研究人員首先測(cè)試了約3.9萬(wàn)種化合物對(duì)耐甲氧西林金黃色葡萄球菌的抗菌活性,,并利用測(cè)試數(shù)據(jù)以及這些化合物的化學(xué)結(jié)構(gòu)等信息來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,。研究團(tuán)隊(duì)采用了一種被稱(chēng)為蒙特卡洛樹(shù)搜索的算法,,不僅使模型可以預(yù)測(cè)每個(gè)分子的抗菌活性,,還能預(yù)測(cè)分子的哪些化學(xué)亞結(jié)構(gòu)可能導(dǎo)致這種活性,。為進(jìn)一步縮小候選藥物范圍,,他們還訓(xùn)練了另外三個(gè)深度學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)這些化合物對(duì)三種人體細(xì)胞是否具有毒性,。接下來(lái),研究人員利用上述模型的集合預(yù)測(cè)了約1200萬(wàn)種化合物的抗菌活性和細(xì)胞毒性,,確定了五類(lèi)化合物對(duì)耐甲氧西林金黃色葡萄球菌有抗菌活性,。他們從中選取280種化合物在培養(yǎng)皿進(jìn)行抗耐甲氧西林金黃色葡萄球菌實(shí)驗(yàn),最終挑選出屬于同一類(lèi)化合物的兩種候選抗生素,。小鼠實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,,這兩種化合物都對(duì)治療耐甲氧西林金黃色葡萄球菌感染效果顯著。研究人員表示,,新研究的一個(gè)關(guān)鍵創(chuàng)新在于打開(kāi)了這類(lèi)深度學(xué)習(xí)模型的“黑匣子”,,弄清楚模型使用哪種信息來(lái)預(yù)測(cè)抗生素效力,這將有助于研究人員設(shè)計(jì)出比模型識(shí)別出的化合物效果更好的候選藥物,。未來(lái)他們還將更詳細(xì)地分析上述兩種化合物的化學(xué)性質(zhì)和潛在臨床用途,,并利用這類(lèi)深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)更多候選藥物,尋找能殺死其他細(xì)菌的化合物,。相關(guān)論文已發(fā)表在新一期英國(guó)《自然》雜志上,。(完)

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