MIT 與哈佛用 AI 發現新型抗生素：1200 萬化合物中篩出耐藥菌剋星

超級細菌耐藥有多可怕？2019 年全球有超過 120 萬人直接死於抗生素耐藥性，而且這個數字未來幾十年還會往上漲。

更讓人頭疼的是，新抗生素的研發幾乎陷入了死水。過去 60 年裡，人類發現能夠同時搞定耐藥菌的全新類別抗生素屈指可數。

現在，AI 終於在抗藥性細菌的防線上撕開了一個口子。來自麻省理工學院與哈佛大學博德研究所（Broad Institute）的科研團隊，藉助 AI 發現了一類全新的抗生素候選物，不僅能幹掉臭名昭著的耐甲氧西林金黃色葡萄球菌（MRSA），還能消滅對萬古黴素耐藥的腸球菌。

從 1200 萬種分子裡撈針，還能說清「為什麼」

以往用 AI 找藥，很多時候像開盲盒：模型說這個分子有效，但到底為什麼有效，科研人員一頭霧水。

這次博德研究所的團隊換了個思路。研究人員 Felix Wong 表示，他們不僅要讓 AI 預測哪些化合物有選擇性抗菌活性，還要從化學結構上解釋背後的原因。

他們先用 3.9 萬多種化合物在金黃色葡萄球菌以及三種人體細胞（肝臟、骨骼肌和肺細胞）上做實驗，把真實的活性和毒性資料拿去訓練 AI。

AI 學會識別化合物的原子和鍵的分佈規律後，一口氣在電腦裡模擬篩選了 1200 萬種化合物，初篩挑出 3646 種具備理想成藥特性的候選物。

緊接著，研究人員通過進一步計算拆解了這些分子的化學子結構，搞清楚了它們起效的關鍵部分。最終鎖定了兩個對人體細胞無毒、且能同時消滅 MRSA 和萬古黴素耐藥腸球菌的全新化合物。

在小鼠實驗中，這兩種化合物成功治癒了 MRSA 引起的皮膚和大腿區域性感染。

論文合著者 James Collins 指出，過去 60 年裡針對這類耐藥菌的抗生素大類少得可憐，比如惡唑烷酮類和脂肽類，而且細菌對它們的耐藥性還在不斷增加。這次發現的新類別，正好補充了這一空白。

目前，這套 AI 篩選框架已經被他們用來設計全新的抗生素，甚至延伸到了尋找能選擇性殺死衰老和受損細胞的新藥，去嘗試攻克骨關節炎和癌症。

為什麼重要

我們認為，這項成果最驚豔的地方不在於「發現了兩種分子」，而在於它把 AI 從單純的算力加速器變成了可解釋的科學假設生成器。

過去藥物研發週期動輒十年、燒錢數億美元，很大一部分成本都耗費在漫無目的的盲測上。現在團隊用 3.9 萬個真實實驗資料帶出模型，再讓 AI 去掃 1200 萬個分子，不僅效率高出幾個數量級，更關鍵的是它給出了化學結構上的理由，這就讓後續化學家的最佳化和改性有了清晰的路標。

對於普通患者來說，耐藥超級細菌是懸在頭頂的達摩克利斯之劍。很多常規手術或輕微外傷，一旦撞上耐藥菌感染就可能無藥可用。雖然小鼠實驗距離真正上市還要走漫長的臨床流程，但 60 年來罕見的抗生素大類突破，意味著新防線確實在成型。

從行業角度看，製藥界此前因為研發回報率低而大舉撤離抗生素領域。如果這種「精準預測活性加毒性」的 AI 架構能持續驗證成功，原本被跨國藥企視為雞肋的抗生素研發，很可能會重新跑通商業和時間成本的賬本。