撰文:李家樑
最後更新日期:
武漢肺炎(新型冠狀病毒,COVID-19)肆虐人心惶惶之際,美國麻省理工學院一個研究團隊發現了開創性的機器學習方法,透過AI從1億個分子庫中篩選出超級抗生素,可殺死多種致病細菌,包括一些對所有已知抗生素耐藥的菌株等。這次發現,會否為應對武漢肺炎帶來曙光呢?
研究由美國麻省理工學院合成生物專家Jim Collins領導的團隊進行,成果已刊登於自然科學研究領域最權威學術雜誌之一的《Cell》。
該方法利用開創性的機器學習方法,在沒有使用人類任何假設情況下,短短幾天從超過1億個分子的庫中,篩選出強大的新型抗生素,其中名為halicin的抗生素,更可殺死多種世界上最麻煩的致病細菌,包括結核病和一些對所有已知抗生素耐藥的菌株等。
這方法還可用於發現治療癌症、神經衰退性疾病等其他類型的藥物。
超級抗生素可應付多種耐藥菌株。(資料圖片)
研究人員指出,人類正面臨愈來愈多抗生素耐藥性危機,若沒有新的抗生素來抵抗耐藥性,到2050年全世界每年將有1000萬人受感染風險,故尋找全新的化合物成了當務之急。
為了尋找更多新藥,研究團隊接下來會轉向有更多化合物的龐大數據庫。
資料來源:Cell、The Guardian
可尋找武漢肺炎藥物?
除了耐藥性菌株問題,目前全球正受武漢肺炎威脅,雖然未知這種AI篩選方法,是否同樣能發現有效應對新型冠狀病毒的藥物,但無疑在醫學上帶來了新希望。
↓↓↓ 武漢情況圖輯 ↓↓↓
+6
+6
+6