南都讯 记者冯群星 最近，美国麻省理工学院的科学家借助机器学习算法，发现了一种新型的抗生素分子。这种分子具有很强的抗菌活性，研究人员认为，它可能是目前发现的最强大的抗生素之一。

自1929年青霉素被发现以来，抗生素便在人类的健康保卫战中扮演着重要角色。然而，随着抗生素的广泛使用，细菌的耐药性问题变得日益严重，发展新型抗生素势在必行。传统的抗生素筛选方法成本很高，且需要大量的时间投入。在过去的几十年中，仅有很少几类新型抗生素被筛选出来。

为了寻找全新的抗生素，麻省理工学院医学工程与科学研究所教授詹姆斯·柯林斯（James Collins）与该校计算机科学与人工智能实验室教授瑞吉娜·巴尔齐莱（Regina Barzilay）等人展开了协作。“我们希望开发一个平台，使人们能借助人工智能的力量，进入抗生素药物发现的新时代。”柯林斯说。

当地时间2月20日，他们的研究成果在《细胞》杂志发表，并被选为当期杂志的封面。

研究人员设计了一个深度神经网络模型，以寻找能够有效抑制大肠杆菌的抗生素分子。他们使用2335个分子进行训练，其中包括大约1700种经过美国食品药品管理局批准的药物，以及800种具有不同结构及广泛生物活性的天然物质。

训练完成后，研究人员在一个约有6000种分子的库中进行测试。算法先筛选出一些可能有效且与常规抗生素不同的分子，研究人员再从中选择大约100个进行物理测试的候选分子。最终，研究人员成功找到了一种分子：它具有很强的抗菌活性，而且其化学结构不同于任何现有的抗生素。

为了致敬经典科幻片《2001太空漫游》，研究人员将该分子命名为“Halicin”（电影里的人工智能系统名为HAL 9000）。在实验中，Halicin能够杀死多种从患者身上分离出来的细菌，包括艰难梭菌、结核分枝杆菌和鲍曼不动杆菌。

据了解，鲍曼不动杆菌可以引起呼吸相关性肺炎、败血症、泌尿系统感染、脑膜炎等严重甚至致死性的感染，在驻阿富汗和伊拉克的美军中十分常见。近年来，鲍曼不动杆菌的多重耐药菌株迅速増加，由其引发的院内感染逐年增高。临床上对耐药的鲍曼不动杆菌没有特异性治疗药物，世界卫生组织已将其定为最需要优先处理新抗生素的病原体之一。

为测试Halicin在活体动物身上的效果，研究人员在感染鲍曼不动杆菌的小鼠身上使用了含有Halicin的药膏——24小时内，小鼠的感染就被彻底清除。

一般的抗生素通常是通过破坏细菌细胞的结构来杀灭细菌。初步研究表明，Halicin通过破坏细菌在细胞膜上维持电化学梯度的能力来杀灭细菌。研究人员认为，这种不同的杀灭机制可能会使细菌难以产生抗药性。

在针对大肠杆菌的实验中，研究人员发现，在30天的治疗期内，大肠杆菌没有对Halicin产生任何抗药性。而对于环丙沙星这种抗生素，大肠杆菌在一到三天内就会产生抗药性。30天后，大肠杆菌对环丙沙星的抗药性甚至会增长到实验初始的200倍。

halicin（上排）阻止了大肠杆菌耐药性的发展；而环丙沙星（下排）则没有。

柯林斯表示，Halicin可能是目前发现的最强大的抗生素之一。研究人员计划与制药公司或非营利组织合作开展进一步研究，从而以Halicin为基础研发可用于人类的药物。

除了发现Halicin，研究人员还使用该模型筛选了ZINC15数据库中的1.07亿个分子。ZINC15是一个在线数据库，收集了约15亿种化合物。

该模型仅用了三天时间，就筛选出了23种候选分子。这些分子与现有抗生素的结构不同，且预计对人体细胞无毒。在针对五种细菌的实验室测试中，研究人员发现其中八种分子具有抗菌活性，且有两种显示出强大的广谱活性，有可能抑制多种病原体。研究人员计划进一步测试这些分子，并对ZINC15数据库进行更多地筛选。

据了解，此前已有科学家用人工智能方法来挖掘庞大的基因和代谢物数据库，以识别可能包括新抗生素的分子类型。但柯林斯团队表示，他们的算法模型不是在搜索特定的结构或分子类别，而是训练神经网络寻找具有特定活性的分子。换言之，算法模型没有任何预先的假设，是完全从零开始识别出了全新的抗生素。

以色列理工学院生物学和计算机科学教授罗伊·基肖尼（Roy Kishony）评价称，这项开创性的工作标志着抗生素发现乃至更普遍的药物发现发生了范式转变。除了抗生素筛查外，深度学习技术可以被用于抗生素开发的所有阶段。

编辑：李玲

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李玲

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南方都市报记者