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原标题:「超级细菌」魔咒或将打破,MIT利用深度学习发现新型抗生素
关键字:化合物,抗生素,活性,细胞,模型
文章来源:大数据文摘
内容字数:8566字
内容摘要:
大数据文摘授权转载自HyperAI超神经
作者:加零
编辑:李宝珠、三羊
自然界中充满了各种各样的微生物,例如结核杆菌(导致肺结核)、霍乱弧菌(导致霍乱)等严重危害了人们的健康。而在人类历史上,感染这些致病细菌,除了依赖人体自身的免疫系统,几乎无解。直到 1928 年,青霉素的发现,让人类第一次拥有了战胜致病细菌的有力武器。
然而,抗生素的广泛应用也带来了一个巨大的危机 —— 抗生素耐药性 (AMR),据世界卫生组织 (WHO) 统计, 2019 年全球约有 120 万人死于抗生素耐药性 (AMR) 所加剧的细菌感染,这已经高于艾滋病导致的死亡人数。滥用抗生素催生某些「超级细菌」的出现,成为了 21 世纪临床重要致病因。要解决这一难题,迫切需要开发全新的抗生素。
针对特异细菌,深度学习模型可以提高对化合物药效和安全性的预测准确性,有效减少实验室实验和临床试验的时间和资源消耗,对有效且安全的抗生素发现至关重要。
为此,来自 MIT 的研究者们开发了一种深度学习方法来发现抗生素,利用图神经网络 Chemprop 从大型化学库中识别潜在的抗生素,并发现了一类新型抗生素。他们能够特异性重要
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