Integrated Biosciences 利用人工智能药物发现软件发现可有效杀死 MRSA 和其他病菌的新型抗生素
集成生物科学公司（Integrated Biosciences）发现了一类新型抗生素，能有效杀死耐抗生素的 MRSA 和其他病菌。该公司利用人工智能深度学习对当前抗生素的关键部分进行了训练，从而实现了这一目标。这一发现有助于应对日益严重的耐药细菌问题。
耐甲氧西林金黄色葡萄球菌就是耐药性日益增强的细菌之一。随着死亡人数逐年增加，目前的抗生素正在失去效力。数以千计的人死于 MRSA 感染，即使是无症状的携带者，感染后的死亡率也远远高于正常水平。
传统的抗生素药物发现方法动辄超过 10 亿美元，而且需要数十年时间。Integrated Biosciences 让他们的人工智能通过一组 1,200 万个候选药物，仅使用软件而不是实验室工作来搜索可行的抗生素。人工智能经过训练，知道分子的哪些方面会导致抗生素的高活性，哪些方面会导致毒性。这就避免了在实验室中逐一分离和测试候选药物的繁琐工作。
虽然鉴于近年来该领域的匮乏，迅速发现一类新的抗生素令人吃惊，但新药仍必须经过动物和人体研究的仔细测试，因此这些药物距离上市还有数年时间。体育运动员和儿童由于运动的性质，他们很容易受到感染，但即使共用受污染的剃须刀也会传播 MRSA。与此同时，您可以在家中使用EPA 注册消毒剂杀死表面和玩具上的抗生素 MRSA 和其他病菌。(如亚马逊上的这款）。
Integrated Biosciences 宣布在《自然》杂志上发表论文，鉴定通过公司的人工智能平台发现的新一类抗生素
这篇论文验证了可解释深度学习在药物发现中的应用，并确定了一类新型抗生素，这是 60 年来为数不多的抗生素之一
抗菌药耐药性是一场公共卫生危机，预计到2050年，全球每年将有1000万人因此丧生，而在美国，仅MRSA每年就夺去1万多人的生命。这些抗生素能有效杀死 MRSA 和其他细菌病原体。(图片：美国商业资讯）
东部标准时间 2023 年 12 月 20 日上午 11:00
加利福尼亚州圣卡洛斯--(BUSINESS WIRE)--Integrated Biosciences 是一家生物技术公司，率先使用合成生物学和机器学习来开发治疗老年相关疾病的下一代疗法，该公司今天宣布在《自然》杂志上发表了一篇经同行评审的手稿，详细介绍了其平台在发现一类能够解决抗生素耐药性问题的新型小分子抗生素中的应用。这一发现代表了过去60年来的首批新型抗生素之一，也是首次利用围绕可解释深度学习构建的人工智能平台发现的新型抗生素。这篇题为《利用可解释深度学习发现一类结构性抗生素》（Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning）的论文由一个由 21 名研究人员组成的团队共同撰写，该团队由 Integrated Biosciences 的联合创始人 Felix Wong 博士和麻省理工学院医学工程与科学特米尔教授兼 Integrated Biosciences 科学顾问委员会创始主席 James J. Collins 博士领导。
其他合作者包括麻省理工学院（MIT）、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所（Broad Institute of MIT and Harvard）、威斯生物工程研究所（Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering）和德国德累斯顿莱布尼兹聚合物研究所（Leibniz Institute of Polymer Research）的研究人员。在研究中，研究人员虚拟筛选了 1200 多万种候选化合物，以确定这一类新型抗生素。
"这一类新型抗生素的发现是一项突破性成果，表明人工智能和可解释深度学习具有催化药物发现的独特能力，"黄博士说。"我们的工作公开了几个高能模型，可以准确预测抗生素的活性和毒性。重要的是，这是深度学习模型能够解释其预测结果的首次展示之一，对如何进行药物发现以及如何利用人工智能高效地发现新药具有直接而深远的影响。"
集成生物科学公司（Integrated Biosciences）创始成员兼衰老生物学负责人 Satotaka Omori 博士是这篇论文的特约作者之一，他说："这项研究的一个重要意义在于，药物发现中的深度学习模型可以，而且在很多情况下应该是可以解释的。虽然人工智能不断产生影响，但它也受到了许多黑盒模型的限制，这些黑盒模型被普遍使用，混淆了底层决策过程。通过打开这些黑盒子，我们旨在创造更多可推广的见解，这些见解可能更有助于加快新一代药物发现方法的使用和开发。
在这种开创性的方法中，研究团队在实验生成的数据上训练了深度学习模型，以预测任何化合物的抗生素活性和毒性。作者从 DeepMind 的 AlphaGo 博弈技术等其他领域使用的人工智能中汲取灵感，设计了新的模型来解释分子的哪些部分对抗生素活性很重要。结果产生了一类新的抗生素，对具有多重耐药性的病原体具有很强的活性。在一系列实验中，研究人员在MRSA感染的小鼠模型中测试了一种候选抗生素，发现它在局部和全身都有疗效，这表明该化合物适合进一步开发，作为治疗严重和败血症相关细菌感染的药物。
"柯林斯博士说："这是一次重要的验证，证明了人工智能和可解释深度学习的整合对于克服医学中一些最棘手的挑战（这里指的是抗生素耐药性）是多么重要。"在这些验证性研究和类似方法的基础上，集成生物科学团队准备进一步加快合成生物学与细胞应激深度理解的整合，以满足针对老年相关疾病的新疗法的重大未满足需求。"
"在任何一类药物中，往往都存在限制临床开发的顽疾。这项研究的一个关键创新之处在于，我们可以借助可解释深度学习来帮助我们解决耐药性和毒性等具体问题，并迅速找到解决方案，"黄博士说。
综合生物科学公司的助理研究员、该论文的特约作者艾丽西亚-李（Alicia Li）补充说："看到我们能够展示一种新的方法来预测化合物作为抗生素的作用、化合物在一期试验中取得进展的可能性，以及化合物是否是一类新型药物中潜在的许多其他成员之一，真的令人兴奋。
Integrated Biosciences 已经建立了一套研究体系，除了这篇新发表的《自然》论文外，还包括 5 月份发表的一篇《自然-衰老》论文，该论文展示了如何利用人工智能发现新型衰老剂，即选择性消除衰老 "僵尸 "细胞的抗衰老化合物。这些化合物有望治疗与衰老有关的疾病，如纤维化、炎症和癌症。七月份发表的《细胞系统》（Cell Systems）论文展示了一个基于合成生物学的平台，该平台允许人类控制衰老相关的应激反应，从而加速了针对衰老的药物筛选。
这篇题为 "利用可解释的深度学习发现一类结构性抗生素 "的论文可在《自然》网站上查阅：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06887-8。
关于集成生物科学公司
Integrated Biosciences 是一家新兴的生物技术公司，该公司开创性地将合成生物学和人工智能驱动的小分子药物发现相结合，生产针对老年相关疾病的下一代疗法。该公司由麻省理工学院、哈佛大学和普林斯顿大学的科学家 Felix Wong 博士和 Max Wilson 博士于 2022 年创立。公司的科学顾问包括麻省理工学院医学工程与科学特米尔教授詹姆斯-柯林斯（James J. Collins）博士、2021 年诺贝尔化学奖得主大卫-麦克米伦（David W. C. MacMillan）爵士和普林斯顿大学詹姆斯-麦克唐纳（James S. McDonnell）杰出大学化学教授。Integrated Biosciences 的投资者包括 Root Ventures、Mission BioCapital、Conscience VC、Reinforced Ventures 和 Polymath Capital。欲了解更多信息，请访问：www.integratedbiosciences.com 。
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