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千萬耐藥細菌感染病患福音!麥馬聯手斯坦福,用生成式 AI 開發新型抗生素

AIGC動態1年前 (2024)發布 HyperAI超神經
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千萬耐藥細菌感染病患福音!麥馬聯手斯坦福,用生成式 AI 開發新型抗生素

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原標題:千萬耐藥細菌感染病患福音!麥馬聯手斯坦福,用生成式 AI 開發新型抗生素
關鍵字:解讀,抗生素,分子,細菌,人工智能
文章來源:HyperAI超神經
內容字數:11251字

內容摘要:


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,設計出易于合成的新型化合物。自 1928 年亞歷山大·弗萊明發現青霉素開始,抗生素作為人類醫藥史上最重要的發現之一,已經徹底改變了現代醫學。然而,在實際的診療中,抗生素濫用情況日益加劇,這一現象在部分監管不嚴格的三四線城市中尤為突出,這也導致細菌正在產生耐藥性。
2022 年發表在《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上,加速研發結構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現,但仍存在諸多限制,例如,評估分子特定性質的預測模型,在大型化學空間中的擴展效果不佳。
針對這一問題,麥克馬斯特大學和斯坦福大學的研究人員在 Nature 子刊


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