利用AI发现抗菌素前景与隐忧

随着新冠肺炎席卷全球，对于公众健康而言，这可能是一个至暗时刻。但也有好消息。今年早些时候宣布的世界上第一个由人工智能研发的抗菌素委实是一项惊人的突破。

负责这种新药研发方法的麻省理工学院研究人员将其命名为抗菌素盐霉素（halicin）。halicin确实是一位“超级杀手”，对多种具有多重耐药性的超级细菌都具有强大的杀伤力，包括导致结核病的结核分枝杆菌和世界卫生组织研究病原体的三大重点目标中的两个——鲍曼不动杆菌肠杆菌科和肠杆菌科，由于它们对羧甲双胍具有抗药性，因此被称为“最后手段”的抗菌素对它们也无能为力。

“数字小猎犬”

研究人员训练了一个人工神经网络，该系统使用一系列简单但相互连接的信息处理节点，这些节点模仿组成动物大脑的神经元网络，以便识别一组数据中的关系。该系统收集的几千个分子不仅包括现有的已获批药物，还包括已知能够破坏细菌活性的其他物质。

一旦这种“数字小猎犬”嗅出抗菌素分子模式，就会通过分子库进行测试。研究人员要求它鉴定出对大肠杆菌有效的化合物，并挑选出具有强抗菌活性但化学结构不同于当前任何抗菌素的化合物。然后将鉴定出的物质在真实世界中依次在小鼠身上进行测试，结果发现它们不仅对多种病原体有效，而且毒性低。

最近，基于实验室的抗菌素研发与现有的抗菌机制相似。这意味着细菌进化突变只需要几天时间就可以绕过它们，并且抗菌素耐药性会很快再次出现。通过AI算法研发的不同的抗菌机制，细菌的进化变得更加困难。研究人员表示，即使在30天后，他们也没有发现对halicin有抗药性的迹象。

取得这一成功之后，研究小组将这只“小猎犬”带去寻找更多药物，并将其应用于包含15亿种化合物的数据库中。再次确定了约23种候选化合物，其中有2种显效。

研究人员希望应用这种技术研发出对细菌类型更具区分性的抗菌素——杀死病原体，而对有益的肠道细菌无害。

缺乏经济诱因

之前，人工智能已被用于抗菌素研究的其他方面，即“计算机模拟”筛选。但是，以前的模型仍然需要通过人工假设进行一些引导。领导该团队的生物工程师詹姆斯·柯林斯（James Collins）认为，halicin是迄今发现的最强大的抗生素之一。

在《细胞》杂志上发表的一篇论文中，研究人员详细介绍了他们的工作。抗菌素的研发已经变得非常困难，因为要反复研究相同的分子。halicin论文的作者感叹道，现有抗菌素的新版本“失败主要是销售不佳所致”。

但是从根本上讲，抗菌素耐药性的问题来自“缺乏经济诱因”，导致私营部门新抗菌素研发的减少，从而加剧了这一领域研发的困难。

大型制药公司大约30多年前就逐步离开了这个领域，青睐于更加有利可图的治疗领域。但仍然有一些中小型公司，通常是从大学或政府实验室中分离出来的公司，试图填补这一空白。但它们往往没有实施早期研究阶段所需的资金或其他资源。

如何应对市场失灵

利用AI进行抗菌素研发的研究人员正在寻求新技术，以提高研发潜在新抗菌素的早期潜在客户的比率，从而从根本上降低成本。

问题是，如果商品或服务无法盈利，甚至盈利不足，公司将不会再投入生产。使用AI可能使早期研发变得很便宜。但是，无论生产过程的廉价程度如何，如果商品无法充分获利，仍然无法投入生产。

而且药物研发也仅占总生产成本的一部分。临床试验非常昂贵，而且制造和分销也不免费。研究人员希望与制药公司合作，将halicin用于临床试验，或者与非营利组织合作。

在过去的十年中，为应对日益严峻的抗菌素耐药性问题，抗微生物药物耐药性联合规划倡议组织（JPIAMR）推出了50多个重大的国际和国家新计划，试图解决市场失灵并激励抗菌素的研发和生产。联合国大会也举行了高级别会议，越来越多地将抗菌素耐药性作为优先事项。

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