陳根：人工智能“慧眼識珠”，輔助發現新藥物_風聞

文|陳根

自抗生素在臨牀上廣泛應用以來，人類和動物感染細菌性疾病的發病率和死亡率就大大降低。然而，抗生素的大量使用，也導致了細菌通過獲得基因或染色體突變產生細菌耐藥性**。**科學家們預測，如果不盡快研發新藥，預計到2050年，每年將有一千萬人因耐藥菌感染而喪生。

但在過去幾十年，新誕生的抗生素寥寥無幾，且結構上與過去已有抗生素大同小異。這是因為要明確某種感染是否對抗生素有抗藥性，需要將細菌分離出來在實驗室中培養，觀察細菌羣的生長情況，這一過程時間消耗大且成本高昂。更重要的是，細菌相關機制複雜，成千上萬個未定性的基因簇難以進行分類。

為了解決這一難題，洛克菲勒大學的研究人員使用算法“慧眼識珠”來對這些基因簇進行分類，並挑選出最有希望產生抗菌效果的候選化合物——cilagicin。實驗中，cilagicin能夠有效殺死細菌，包括對現有抗生素存在耐藥性的幾個菌株。

根據抗生素干擾代謝過程的不同，抗生素常分為細胞壁合成抑制物、蛋白質合合成抑制物等，前者可通過抑制細胞壁的合成可達到殺菌效應，如青黴素類、頭孢類等β-內酰胺類抗生素，但對沒有細胞壁的支原體等微生物沒有作用。

**眾所周知，現有的抗生素會結合一個分子或另一個分子，但耐藥菌仍然可以使用第二個分子來維持細胞壁。**而cilagicin攻擊細菌時，結合了兩種分子C55-P和C55-PP，以達到完美的滅殺效果。

值得一提的是，該化合物不會誤傷其他細胞，甚至能夠殺死研究人員專門設計來抵抗該藥物的細菌。在治療活體小鼠的細菌感染中，其也能達到令人滿意的效果。可以説，cilagicin是在該算法方法輔助下，發現的第一個極具價值的候選藥物。

總的來説，**該研究開發了一個高效抗生素候選物推薦算法，為阻止耐藥性的發生和傳播提供了新策略。**未來，研究人員計劃優化該化合物，並在動物身上進行更多其他細菌測試。