自發(fā)現(xiàn)青霉素以來，抗生素已成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的基石第焰。但在全球范圍內(nèi)买优，細(xì)菌對抗生素的耐藥性正急劇上升。世界衛(wèi)生組織(WHO)說，抗生素耐藥性是一種日益嚴(yán)重的對全球健康的威脅杀赢，需要所有政府部門和社會采取行動烘跺。卡梅倫政府的奧尼爾報告警告說脂崔，如果沒有新的抗生素來抵抗耐藥性滤淳，到2050年，全世界每年將有1000萬人的感染風(fēng)險砌左。
為了找到新的抗生素娇钱，研究人員首先訓(xùn)練了一種“深度學(xué)習(xí)（Deep Learning)”算法，以識別殺死細(xì)菌的分子種類绊困。為此，他們向程序提供了將近2500種藥物和天然化合物的原子和分子特征适刀，以及該物質(zhì)是否能很好地阻止細(xì)菌E.coli的生長的信息秤朗。
?
（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）
一旦算法了解了好的抗生素具有什么分子特征，科學(xué)家就將其設(shè)置在一個正在研究的6000多種化合物的庫中笔喉，以治療各種人類疾病取视。該算法沒有尋找任何潛在的抗菌劑，而是關(guān)注看起來有效但與現(xiàn)有抗生素不同的化合物常挚，這增加了藥物以新的方式起作用的機會作谭，而這些新的方式還沒有引起細(xì)菌的抵抗。在實驗中奄毡，研究人員設(shè)計了他們的模型折欠，以尋找能夠使分子有效殺死大腸桿菌的化學(xué)特征。為此吼过，他們在大約 2500 個分子上訓(xùn)練了該模型锐秦，其中包括大約 1700 種 FDA 批準(zhǔn)的藥物以及 800 種具有不同結(jié)構(gòu)和不同生物活性的天然產(chǎn)物。
對該模型進(jìn)行訓(xùn)練后盗忱，研究人員在 Broad Institute 的 Drug Repurposed Hub（約 6000 種用于人類疾病研究的分子庫）中對模型進(jìn)行了測試酱床。該模型選出了一種分子，該分子被認(rèn)為具有很強的抗菌活性趟佃，并且化學(xué)結(jié)構(gòu)不同于任何現(xiàn)有的抗生素扇谣。通過使用不同的機器學(xué)習(xí)模型，研究人員還發(fā)現(xiàn)該分子可能對人體細(xì)胞毒性低闲昭。
從產(chǎn)生的結(jié)果中罐寨，研究人員選擇了大約 100 個進(jìn)行物理測試的候選分子。參考《 2001 年：太空漫游》中虛構(gòu)的人工智能系統(tǒng)后汤纸，研究人員決定將該分子稱為 halicin衩茸。此前，該分子被認(rèn)為可以治療糖尿病，后被證明是一種有效的抗生素楞慈。
人工智能并不是一個全新的概念，一直在發(fā)展在進(jìn)步蝎宇。AI應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域的范疇也越來越多弟劲，更多應(yīng)用也一一落地。例如此次疫情的漢王科技與百度姥芥，研發(fā)出即使帶著口罩依舊可以進(jìn)行人臉識別的技術(shù)兔乞，這就是基于人工智能領(lǐng)域機器視覺技術(shù)；以及阿里達(dá)摩院與阿里云共同合作出品的“新冠病毒肺炎AI輔診助手”凉唐，在20秒內(nèi)對疑似案例的CT影像進(jìn)行判讀庸追，區(qū)分新冠肺炎、普通病毒肺炎以及健康的影響台囱，分析結(jié)果準(zhǔn)確率高達(dá)96%淡溯。
（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）
在這場突如其來的疫情中，AI 技術(shù)在藥物研發(fā)簿训、遠(yuǎn)程醫(yī)療咱娶、藥物篩選等各個方面的成果，都在很大的程度上為人類做出了巨大的貢獻(xiàn)和幫助煎楣。這也是我們需要不斷持續(xù)的發(fā)展人工智能的根本所在豺总，在不傷害人類的基礎(chǔ)上，最大限度的服務(wù)與幫助人類的發(fā)展择懂。
最后喻喳，也祝愿每一位堅守在第一線的醫(yī)療工作者們，能夠健康回家困曙，也希望能有更多的科技力量表伦，幫助到每一位奮斗在這場“戰(zhàn)疫”中的人。
關(guān)注前沿技術(shù)資訊
分享大拿技術(shù)干貨
為科技發(fā)聲
