最近在新闻的8月18日的家中，麻省理工学院的一名研究团队宣布，人工智能（AI）成功设计了两种新的潜在抗生素，这些抗生素有望杀死对淋病和耐甲氧西林抗甲氧西葡萄球菌（MRSA）的抗性细菌。研究人员说，这两种药物是根据AI原子水平设计的，并在实验室和动物实验中成功杀死了超级B。但是，在正式将其临床使用之前，他们仍然需要多年的改进和临床测试。当前，抗生素耐药性的问题越来越严重，每年造成超过一百万人死亡。过度使用抗生素会激发细菌改变其预防药物作用的能力，而开发新抗生素的能力很长一段时间内则是不适状态的一种。过去，研究人员使用AI来筛选出众所周知的化学物质，以发现该小说的潜在抗生素。此时，T他麻省理工学院团队迈出了又一步，直接使用生成的AI来设计针对淋病和可能致命的MRSA的抗生素。它在家里指出，该团队研究的结果发表在《杂志》杂志上，他们要求AI研究3600万种化合物，包括不道德的化合物。 AI研究人员提供了知名化合物的化学结构数据及其对各种细菌生长的影响，通过研究各种分子结构对细菌的影响来设计新型抗生素。在设计过程中，AI还排除了类似于现有抗生素类似的建筑，并确保设计药物是设计而不是类似肥皂的物质，同时除去对人类有毒的化合物。研究人员使用AI设计的抗生素进行实验室细菌测试并感染小鼠以测试淋病和MRSA，并最终获得了两种新的潜在药物。麻省理工学院的詹姆斯·柯林斯（James Collins）教授说：“我们很兴奋，因为它已经证明了这一发展人工智能可用于设计全新的抗生素。 AI使我们能够以低成本和快速的方式创建新分子，从而扩大我们的武器库，比非常好的细菌具有战斗优势。抗生素”。但他还教了：“尽管预计AI可以显着改善药物的发现和开发，但我们仍然需要努力测试安全性和有效性。“这一过程又昂贵，而且没有可以最终保证在临床实践中使用实验药物。一些专家不仅需要在AI药物检测技术中进行进一步的改进。考虑如何在实验室中执行药物，但最好预测它们在人体中的有效性。并表明AI在发现抗生素方面做出了“重大发展”，这有助于处理抗药性，但他还指出，耐药的感染仍然存在经济问题 - “如何制造商业价值药物，如果已经发明了新的抗生素？ 特别声明：上面的内容（包括照片，如果有的话）已由用户上传和发布NetASE“自媒体平台。此平台仅提供信息存储服务。 注意：上面的内容（包括照片和视频（如果有））已由NetEase Hao用户上传和发布，该用户是社交媒体平台，仅提供信息存储服务。