据《自然》报道，一项开创性的机器学习方法从1亿多个分子中发现了强大的新型抗生素。这项研究由美国麻省理工学院合成生物学家Jim Collins领衔，相关成果日前发表在《细胞》上。

　　研究人员表示，这种被称为halicin的抗生素是人工智能(AI)首次发现的。在之前的抗生素研发中，AI只协助其中的某些部分，但这一次是AI首次从零开始识别出全新种类的抗生素，且没有使用任何人类先前的假设。

　　“研究小组不仅确定了候选分子，还在动物实验中验证了有希望的分子。”有专家表示，“更重要的是，这种深度学习方法也可以用于其他类型药物的研发，如治疗癌症或神经退行性疾病的药物。”

　　研究团队开发了一种神经网络—— 一种受大脑结构启发的人工智能算法，可以逐个学习分子的特性。

　　研究人员利用抗菌活性已知的2335个抗菌分子，训练该神经网络识别抑制大肠杆菌生长的分子。模型被训练后，研究人员用它对一个名为药物再利用中心的数据库进行筛眩这个数据库包含了大约6000个正在被研究的人类疾病分子。他们要求模型预测哪一种分子对付大肠杆菌有效，并且只展示看起来与传统抗生素不同的分子。

　　研究人员从筛选结果中选择了大约100个候选分子进行实验。其中一种被用作糖尿病治疗的分子被证明是一种有效的抗生素，研究人员将其命名为halicin。在小鼠实验中，halicin对多种病原体均有抗菌活性。

　　halicin的作用机制很特别，它破坏质子在细胞膜上的流动。“在实验中，对其他抗生素化合物的耐药性通常在一两天内出现。”Collins说，“但即使经过30天的检测，我们也没有发现细菌对halicin有任何耐药性。”