千萬耐藥細菌感染病患福音！麥馬聯(lián)手斯坦福，用生成式AI開發(fā)新型抗生素

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原標題：千萬耐藥細菌感染病患福音！麥馬聯(lián)手斯坦福，用生成式AI開發(fā)新型抗生素
關(guān)鍵字：抗生素,分子,人工智能,化合物,細菌
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大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自HyperAI超神經(jīng)
作者：梅菜
編輯：李寶珠，三羊
麥克馬斯特大學和斯坦福大學的研究人員，開發(fā)了一種新的生成式人工智能模型 SyntheMol，可以基于近 300 億個分子的化學空間，設(shè)計出易于合成的新型化合物。自 1928 年亞歷山大·弗萊明發(fā)現(xiàn)青霉素開始，抗生素作為人類醫(yī)藥史上最重要的發(fā)現(xiàn)之一，已經(jīng)徹底改變了現(xiàn)代醫(yī)學。然而，在實際的診療中，抗生素濫用情況日益加劇，這一現(xiàn)象在部分監(jiān)管不嚴格的三四線城市中尤為突出，這也導致細菌正在產(chǎn)生耐藥性。
2022 年發(fā)表在《柳葉刀》上的一項研究提出，2019 年有近 500 萬人死于耐藥細菌感染，這一數(shù)字預計將在 2050 年達到 1,000 萬人。同一研究還顯示，抗生素耐藥性 (AMR) 目前是全球第三大，僅次于心臟病和中風，超過了艾滋病毒/艾滋病、乳腺癌和瘧疾造成的死亡率。
面對細菌耐藥性問題，在嚴格控制抗生素濫用的基礎(chǔ)上，加速研發(fā)結(jié)構(gòu)新穎的抗生素迫在眉睫。如今，人工智能方法雖然可以助力新抗生素的發(fā)現(xiàn)，但仍存在諸多限制，例如，評估分子特定性質(zhì)的預測模型，在大型化學空間中的擴展效果不佳。
針對這一問題，麥克馬斯特大學和

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