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「超級細菌」魔咒或將打破,MIT利用深度學習發現新型抗生素

AIGC動態2年前 (2024)發布 大數據文摘
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「超級細菌」魔咒或將打破,MIT利用深度學習發現新型抗生素

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原標題:「超級細菌」魔咒或將打破,MIT利用深度學習發現新型抗生素
關鍵字:化合物,抗生素,活性,細胞,模型
文章來源:大數據文摘
內容字數:8566字

內容摘要:


大數據文摘授權轉載自HyperAI超神經
作者:加零
編輯:李寶珠、三羊
自然界中充滿了各種各樣的微生物,例如結核桿菌(導致肺結核)、霍亂弧菌(導致霍亂)等嚴重危害了人們的健康。而在人類歷史上,感染這些致病細菌,除了依賴人體自身的免疫系統,幾乎無解。直到 1928 年,青霉素的發現,讓人類第一次擁有了戰勝致病細菌的有力武器。
然而,抗生素的廣泛應用也帶來了一個巨大的危機 —— 抗生素耐藥性 (AMR),據世界衛生組織 (WHO) 統計, 2019 年全球約有 120 萬人死于抗生素耐藥性 (AMR) 所加劇的細菌感染,這已經高于艾滋病導致的死亡人數。濫用抗生素催生某些「超級細菌」的出現,成為了 21 世紀臨床重要致病因。要解決這一難題,迫切需要開發全新的抗生素。
針對特異細菌,深度學習模型可以提高對化合物藥效和安全性的預測準確性,有效減少實驗室實驗和臨床試驗的時間和資源消耗,對有效且安全的抗生素發現至關重要。
為此,來自 MIT 的研究者們開發了一種深度學習方法來發現抗生素,利用圖神經網絡 Chemprop 從大型化學庫中識別潛在的抗生素,并發現了一類新型抗生素。他們能夠特異性重要


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文章來源:大數據文摘
作者微信:BigDataDigest
作者簡介:普及數據思維,傳播數據文化

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