人工智能首次研發抗生素

人類首隻抗生素青黴素治療細菌性感染取得成功以來，不斷有新的抗生素被研發出來，不幸地，同時細菌的抗藥性也不斷地進化，真是道高一尺魔高一丈。臨床應用青黴素始於一九四二年，不到十年時間已經出現了耐青黴素的細菌。人類與細菌的戰爭從未停止，到了近年，出現研發新型抗生素的瓶頸。傳統的藥物研發，需要大量的基礎和臨床試驗去收集數據，對資金、人力、時間的需求非常龐大，同時更要面對倫理、私隱等道德問題的挑戰，困難重重。Halicin作為人工智能(AI)研發的一種實驗性抗生素，可能成為突破研發瓶頸的新出路。

AI研發的Halicin(SU3327)，是一種c-Jun N-terminal Kinase的抑制劑，簡稱為JNK抑制劑，二○○九年最初研發方向為治療糖尿病。二○二○年由麻省理工學院的科學家們用AI深度學習（Deep Learning)時，發現Halicin竟然具有廣譜而強力的抗菌效果，而且低毒性。在小鼠實驗中，Halicin對耐甲氧西林金黃色葡萄球菌和耐藥性大腸桿菌表現出強效的抗菌活性，對艱難梭菌、鮑曼不動桿菌、結核分枝桿菌等耐藥性菌株具有活性，意味Halicin一些對現有抗生素產生抗藥性的細菌仍然有效，可抗“超級細菌”。

傳統抗生素主要通過阻斷細菌細胞壁的合成、DNA修復以及蛋白質合成的作用方式，達到抗菌的作用。然而，Halicin卻通過破壞細菌細胞膜上的電化學梯度，阻止ATP生成，導致細菌死亡，這種完全異於傳統抗生素的殺滅方式，令耐藥菌無法用繞過傳統抗生素的方法獲得生存空間，是抗生素顛覆性的改變。雖然Halicin的發現是抗生素研發的重要進展，但仍需進行大量的臨床試驗，確定其在人體中的安全性和有效性。這個研究發表在二○二○年的頂尖醫學雜誌《細胞》上。

既然研發Halicin仍然未成功，為什麼能令一眾科學家非常雀躍？因為它的研發過程完全不同於傳統的研發方式。這次研發是通過AI進行“有向消息傳遞的深度神經網絡（Directed Message Passing Neural Network，是AI的一種計算方式）”，篩選二千三百三十五種分子，包括藥物、植物、動物等。研究本身無需事前分析各種藥物的作用原理，亦無需對其化學結構進行標記，就可以由AI預測分子的功能，大量減少了藥物研發的前期預實驗和實驗，大大降低研發藥物的成本。使用AI發現和預測潛在藥物特性，不單止抗生素，各種藥物如抗癌、神經退行性疾病等的藥物研發可以加速開發，為藥物研發揭開新的一頁。

李昱暉