麻省理工学院 (MIT) 的研究人员正在利用人工智能 (AI) 来瞄准对抗生素产生耐药性的“休眠细菌”。许多抗生素针对代谢活跃的细菌，但人工智能可用于有效筛选对休眠微生物致命的化合物。
世界卫生组织（WHO）已宣布抗菌素耐药性危机为世界十大公共卫生威胁之一。如果反复治疗感染，细菌就有可能对抗生素产生耐药性。适当的抗生素治疗后感染复发的原因之一是细菌的代谢变得不活跃，并且不再对常规抗生素产生反应。
麻省理工学院的研究人员已成功利用人工智能快速识别具有抗生素特性的已知药物化合物。利用人工智能的快速筛选能力，研究人员在短短一个周末内就从数百万个分子中识别出了化合物塞马莫德。 Semapimod 是一种抗炎药，通常用于治疗克罗恩病，但它也被发现对固定大肠杆菌和鲍曼不动杆菌有效。此外，据透露，semapimod 能够破坏革兰氏阴性菌的外膜，据说这些细菌对抗生素具有很高的固有耐药性。
这项研究为抗生素针对代谢不活跃的细菌提供了一种新方法，可能有助于解决抗菌素耐药性问题。
【新闻评论】
麻省理工学院 (MIT) 的一组研究人员开发了一种新方法，利用人工智能 (AI) 来瞄准传统抗生素难以治疗的休眠细菌。这项研究为解决抗生素耐药性问题提供了一种新方法，是解决世界卫生组织（WHO）确定的公共卫生威胁的重要一步。
休眠细菌不再具有代谢活性，使得传统抗生素无效。这些细菌可以在抗生素治疗中存活下来，并在治疗结束后再次活跃，导致感染复发。为了对抗这些细菌，麻省理工学院的一个研究小组开发了一种技术，利用人工智能有效筛选对休眠细菌致命的化合物。
研究团队利用人工智能的快速筛选能力，从数百万个分子中识别出一种名为 semapimod 的化合物。 Semapimod 是一种抗炎药，最初用于治疗克罗恩病，但这项研究表明，它对固定大肠杆菌和鲍曼不动杆菌也有效。特别值得注意的是，semapimod 具有破坏革兰氏阴性细菌外膜的能力。已知革兰氏阴性细菌由于其厚且不渗透的外膜而对许多抗生素具有高度耐药性。
这一研究成果不仅为抗生素耐药性问题提供了新的解决方案，也拓展了利用人工智能进行药物筛选的可能性。然而，新抗生素的开发和使用需要仔细的监管和监测，以及防止耐药细菌进一步出现的策略。从长远来看，这项技术有望彻底改变抗生素耐药细菌引起的感染的治疗方法，并提供更有效的治疗选择。