雅加达 - 人工智能或AI正在帮助科学家发现一种有希望对抗MRSA的新型抗生素，MRSA是一种耐药性细菌，可导致严重的感染。
Euronews于7月27日星期一援引报道，这一发现来自发表在《自然》杂志上的一项研究。这项研究由21名研究人员共同撰写。
该研究侧重于耐甲氧西林金黄色葡萄球菌或MRSA。这种细菌可导致轻度皮肤感染，甚至严重疾病，如肺炎和血液感染。
根据欧洲疾病预防控制中心（ECDC）的数据，欧盟每年发生近150,000例MRSA感染。在同一地区，每年有近35,000人死于抗菌素耐药性感染。
抗微生物药物耐药性是指细菌等微生物对以前有效的药物不再敏感。这使得感染更难治疗。
麻省理工学院（MIT）的一个团队使用深度学习模型来寻找可能成为抗生素的化合物。深度学习是人工智能的一部分，它模仿神经网络的工作方式，以读取数据中的模式。
麻省理工学院医学工程和科学教授，该研究的合著者之一詹姆斯·柯林斯（James Collins）表示，这项研究的优势在于AI模型更容易阅读其工作方式。
“一个重要的理解是，我们可以看到模型学习了什么，以做出某些分子将成为良好抗生素的预测，”Collins说。
“我们的工作提供了一个节省时间，节省资源的框架，并从化学结构的角度理解了机制，这是我们迄今为止没有的，”他说。
研究人员首先评估了大约39,000种化合物，以查看它们对MRSA的抗生素活性。测试结果数据与化合物化学结构信息一起，然后输入AI模型。
麻省理工学院和哈佛大学的博士后研究员，该研究的共同主要作者之一Felix Wong表示，他的团队希望打开人工智能模型中长期以来被称为“黑盒”的东西。
“我们在这项研究中想要做的就是打开黑盒。这些模型由大量的计算组成，这些计算模仿神经连接，没有人真正知道发生了什么，”黄说。
为了加强搜索，研究人员使用了三个额外的深度学习模型。这些模型经过训练，可以评估化合物对三种人类细胞的毒性。毒性是物质对身体产生有害影响的可能性水平。
在研究了杀菌能力和对人体细胞的危险程度后，研究人员选择了最有希望的化合物。
然后，使用该系列的AI模型筛选了大约1200万种商业上可用的化合物。
该模型发现了五种不同类别的化合物，预测它们对MRSA有效。这些类别的区别在于分子中特定化学结构部分。
研究人员随后获得了约280种化合物，并在实验室中对MRSA进行了测试。从那里，他们发现了来自同一类的有前途的抗生素候选者。
抗生素候选者是需要进一步测试的化合物，才能成为药物。
Euronews称，这一发现仍处于研究阶段。在对两种小鼠模型的测试中，一种用于MRSA皮肤感染，另一种用于MRSA全身感染，每种化合物将MRSA种群减少了10倍。
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
