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《Cell》超級細菌危機現曙光!? MIT全球首個AI篩選新抗生素Halicin

2020.02.24 環球生技雜誌 / 記者 吳培安 編譯

《Cell》超級細菌危機現曙光!? MIT全球首個AI篩選新抗生素Halicin (圖片來源:Amy Cao graphic, copyright UC Berkeley)

《Cell》超級細菌危機現曙光!? MIT全球首個AI篩選新抗生素Halicin (圖片來源:Amy Cao graphic, copyright UC Berkeley)

近(20)日,美國麻省理工大學(MIT)合成生物學教授Jim Collins的研究團隊發表重大研究成果:透過機器學習(machine-learning)建構的類神經AI網絡,他們找到一種罕見機制的嶄新抗生素「halicin」,並在動物實驗展現對付數種「超級細菌」的效果,可望為細菌抗藥性感染的危機帶來曙光。該成果也登上知名學術期刊《Cell》封面。

研究團隊表示,以往人工智慧大多是用於加速抗生素藥物的探索(drug discovery),但Halicin相當特別,它是全球首個利用人工智慧從零開始(from scratch),所找出的全新種類抗生素。

共同作者Regina Barzilay特別強調,過程中科學家沒有提供AI任何藥物運作的假定(assumption)、也沒有標註任何化學官能基,因此這套神經網絡可說是自行學習到如何預測分子功能,進而找出人類從未知曉的新機制。

在演算法訓練上,研究團隊利用2,335個已知具有抗菌活性的分子來訓練,其中包涵了300種已獲批的抗生素、800種從動植物或微生物而來的天然物,讓AI自行學習分子的性質。

接著,研究人員命令演算法,以抑制大腸桿菌(E. coli)生長、並找出和以往普遍使用的抗生素外觀相異的分子為目標,掃描了近6,000個仍在人類疾病探索階段的化合物,結果找出了100個候選分子進入生理測試。

其中,Halicin在老鼠實驗中展現了驚人的效果,它能夠用來克服困難梭菌(Clostridioides difficile)、鮑氏不動桿菌(Acinetobacter baumannii)等對多種抗生素皆具耐藥性、急需新型抗生素治療感染的超級細菌。

研究團隊進一步指出,Halicin透過阻撓細菌穿過細胞膜的質子流(proton flow)抑制細菌,這和過往的機制相當不同。在初步的動物實驗中顯示,它不但毒性低,細菌在經過30天以上的培養也沒有發展出抗藥性的跡象,而其它抗生素大多在1、2天就會被細菌發展出耐藥性克服。

細菌對抗生素的耐藥性危機正在全球各地急遽竄起。科學家預測,除非新藥能夠盡快開發,否則到了2050年,耐藥細菌感染每年將可能奪去1千萬人的性命。但在過去數十年,新型抗生素的發現和法規核准都慢下來了。

賓州匹茲堡大學計算生物學家Jacob Durrant相當讚許這份成果。他表示,研究團隊不只是找出候選藥物,也在動物實驗對具希望的候選藥物進行評估,更棒的是這個方法也能用在其他類型的藥物上,例如對癌症或是神經退化性疾病的治療。

研究團隊正在尋求外界組織或公司,將halicin帶入臨床試驗。他們也正在試圖將這套探索方法應用在找出更多新抗生素,設計出更多候選藥物分子。

參考資料:
https://www.nature.com/articles/d41586-020-00018-3#ref-CR1

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