（华盛顿23日讯）美国麻省理工学院合成生物专家科林斯领导的研究团队，发展出了一个开创性的机器学习方法，让人工智能（AI）从超过1亿个分子库当中，鉴定出可以对杀多种细菌的强大新型抗生素，其中包括难以治愈的结核杆菌。

根据科学网站pmlive.com报道，这个方法可以在没有使用人类任何假设的情况下，短短几天从超过1亿个分子的库中，筛选出强大的新型抗生素，这种方法也可以用在分析治疗癌症、神经衰退性疾病等其他类型的药物。

可分析癌症等药物

科林斯说，尽管之前有使用AI辅助其他研究，但是使用AI自行发现新的抗生素是首例，研究小组在确定了候选物之后，并在动物实验中，验证这些可能是有效果的分子。

科林斯和他的团队开发了一种神经网络是根据大脑的结构，建构的演算模型，可以逐个分析与学习分子的特性。

研究人员训练其神经网络以发现抑制的细菌生长的分子的大肠杆菌，使用的量，抗菌活性被称为2335分子的集合。

其中包括约300种已批准的抗生素以及800种来自植物，动物和微生物来源的天然产物的文库。

接着研究小组要求AI预测哪些分子可以对抗大肠杆菌，并向他们展示看起来与传统抗生素不同的分子。

鉴于世界各地对抗菌素和抗生素耐药性的问题日益严重，这项研究尤其重要。