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AI（人工智能）首次發現“超級抗生素” 可以殺死結核桿菌等多種病菌
（神秘的人工地球uux.cn報道）據ETtoday（林彥臣）：麻省理工學院合成生物專家吉姆•柯林斯（Jim Collins）領導的研究團隊，發展出了一個開創性的智能種病機器學習方法，讓AI（人工智能）從超過1億個分子庫當中，首次素可殺死麗江外圍（外圍預約）外圍聯系方式（微信180-4582-8235）1-2線城市同城快速安排，30分鐘準時到達鑒定出可以對殺多種細菌的發現強大新型抗生素，其中包括難以治愈的超級結核桿菌。
根據科學網站pmlive.com報導，抗生這個方法可以在沒有使用人類任何假設的結核菌情況下，短短幾天從超過1億個分子的桿菌庫中篩選出強大的新型抗生素，這種方法也可以用在分析治療癌癥、等多神經衰退性疾病等其他類型的人工藥物。
柯林斯說，智能種病麗江外圍（外圍預約）外圍聯系方式（微信180-4582-8235）1-2線城市同城快速安排，30分鐘準時到達盡管之前有使用AI輔助其他研究，首次素可殺死但是發現使用AI自行發現新的抗生素，是超級首例，研究小組在確定了候選物之后，抗生并在動物實驗中，驗證這些可能是有效果的分子。
柯林斯和他的團隊開發了一種神經網絡是根據大腦的結構，建構的演算模型，可以逐個分析與學習分子的特性。
研究人員訓練其神經網絡以發現抑制的細菌生長的分子的大腸桿菌，使用的量，抗菌活性被稱為2335分子的集合。其中包括約300種已批準的抗生素以及800種來自植物，動物和微生物來源的天然產物的文庫。
接著研究小組要求AI預測哪些分子可以對抗大腸桿菌，并向他們展示看起來與傳統抗生素不同的分子。鑒于世界各地對抗菌素和抗生素耐藥性的問題日益嚴重，這項研究尤其重要。
麻省理工學院的AI研究人員，該研究的合著者巴萊茲（Regina Barzilay）說，這種算法無需對藥物的工作原理和化學基團進行任何標記就可以預測分子功能。「因此，這項模型可以學習人類專家未知的新模式」。
麻省理工學院的這項最新研究既提高了化合物鑒定的準確性，又降低了篩選工作成本，因此得到了業內很多專家的高度評價。以色列理工學院的生物學和電腦科學教授羅伊•基肖尼（Roy Kishony）表示，這項開創性的研究，代表抗生素發現甚至更普遍的藥物發現過程產生了典范轉移的變化。
匹茲堡卡內基梅隆大學的計算生物學家鮑勃•墨菲（Bob Murphy）認為，這項研究為使用計算方法發現和預測潛在藥物特性增添了一個很好的例子。