回顾一种AI算法发现了一种有前途的新抗生素分子，称为 halicin。研究人员花费了大量的时间和金钱来寻找替代传统抗生素的药物。Halicin 对包括艰难梭菌在内的三种主要耐药疾病病原体有效。

　　这项突破说明了什么呢？

　　用AI这个工具，分析数据，提炼潜在规律，但这里面有可能大量是“谬误（spurious）”规律。这时候，人类“介入”，人类从中筛选出真正有意义的规律，从而来推动科学的发展。

　　麻省理工学院的研究人员使用强大的计算机能力和人工智能来识别一种可能改变游戏规则的新抗生素药物。使用机器学习梳理数以百万计的选项可以帮助科学家在化学和财务方面跳出框框思考。

　　计算机算法可以挑选出哪些药物可以对抗哪些病原体。2020年2月科学家们开发出人工智能，可以完全了解分子的作用和不作用。

　　麻省理工学院在一份声明中写道:“在这种情况下，研究人员设计的AI模型，能寻找使分子有效杀死大肠杆菌的化学特征。”

　　为了做到这一点，他们在大约2500个分子上训练了这个模型，包括大约1700个FDA批准的药物和800个具有不同结构和广泛生物活性的天然产品。”

　　这意味着该AI算法识别出有效杀死大肠杆菌的化学特征，包括一些与习惯于在特定环境或模式下思考的人脑相反的化学特征。在那之后，科学家们在一个包含 6000 种已知和命名化合物的数据库中放松了他们的算法。

　　研究人员称，AI算法找到了线索，发现一种名为halicin的分子。

　　研究人员表示，这种药物之前曾被用于治疗糖尿病，但在他们的测试中，这种药物在多种细菌和病原体上立即取得了成功。 它对人体细胞也相对无毒。 (不幸的是，许多药物至少有一点破坏性。)

　　Halicin的工作原理是破坏细胞平衡而细胞平衡是帮助细胞保持在一起的，这意味着它会从外部破坏细菌保持这种电磁平衡的能力，从而溶解细菌。

　　Halicin的工作原理与传统抗生素的工作原理不同，传统抗生素的工作原理是通过物理方式破坏细胞。研究人员说，这种看似微小的机制差异可能就是为什么这种新分子可以杀死其他抗生素无法杀死的细菌的原因。

　　在实验室中，该研究将 halicin 用于数十种细菌菌株，其中包括一些众所周知的抗生素耐药性：艰难梭菌、鲍曼不动杆菌和结核分枝杆菌。

　　这些分别是艰难梭菌，一种因喜剧演员蒂格·诺塔罗（Tig Notaro）与之战斗而闻名的剧毒细菌感染；一个顽强的定植细菌家族，在 2017 年使得700人丧生，是世界上最古老的疾病之一，普通的老肺结核，又名“消费”。

　　Halicin 在培养皿型测试中对所有这三个物种都起作用，实际上杀死了他们测试的所有物种，除了一种困难的肺病原体。然后他们转移到老鼠身上。

　　“为了测试 halicin 在活体动物中的有效性，研究人员用它来治疗感染鲍曼不动杆菌的小鼠，这种细菌已经感染了许多驻扎在伊拉克和阿富汗的美国士兵。他们使用的鲍曼不动杆菌菌株对所有已知的抗生素都有抗药性，但使用含哈利辛的软膏可在 24 小时内完全清除感染，”麻省理工学院在声明中说。

　　除了正在进行的halicin研究外，麻省理工学院的团队还使用人工智能模型发现了23种其他可能具有抗生素能力的候选分子。

　　（完）

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