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这不是科幻,AI学习+传感器合成抗生素应对细菌感染


  来源: 微迷 时间:2019-12-09 编辑:仪商WXF
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科研人员目前正在宾夕法尼亚大学合成生物学家César de la Fuente(于2019年5月以首席教授身份加入宾大)的实验室中进行各种不同阶段的项目。他的最终目标是研制出全球第一款利用计算机的机器学习能力“制造”的抗生素。


想象一下,如果一台计算机可以学习自然界中的分子,并使用一种算法生成新的分子。然后这些分子能被打印出来并在实验室里进行测试,以对抗其中一些最令人讨厌、最危险的细菌,诸如那些很快会对我们目前的抗生素选择产生耐药性的细菌。


或者想象一种绷带,可以检测到伤口中不超过100个细菌细胞的感染。如果绷带可以向你的手机发送信号,让你知道已经被感染并允许你按下按钮启动所植入的疗法,将会怎样?


上述设想将不再是科幻小说!


据麦姆斯咨询报道,科研人员目前正在宾夕法尼亚大学合成生物学家César de la Fuente(于20195月以首席教授身份加入宾大)的实验室中进行各种不同阶段的项目。他的最终目标是研制出全球第一款利用计算机的机器学习能力“制造”的抗生素。但除此之外,他的实验室(包括3名博士后研究员,1名客座教授,以及少数研究生和本科生)也做出了许多其它方面的努力,目前该实验室的研究成果正处于计算机科学与微生物学的交汇处。


利用机器学习合成的抗生素


无论是美国还是世界其它国家,抗生素耐药性正在成为一个危险的问题。根据美国疾病控制与预防中心(the Centers for Disease Control and Prevention)的统计,美国每年至少有280万人感染了抗生素无法治愈的疾病,超过3.5万人死于这类感染。世界范围内,肺炎和食源性疾病等常见疾病也越来越难以治疗。


市场需要新的抗生素,根据de la Fuente的说法,现在是时候打破传统方法了。


在宾夕法尼亚大学医学院和应用科学学院任职的de la Fuente表示,“多年来,我们一直将自然界作为抗生素的来源。我的整个假设是,大自然可能已经‘黔驴技穷’,多年来,我们一直未找到新的支架。我们是否可以将信息、自然界的化学数字化,以创建并开发新的分子?”


为此,他的团队转向研究氨基酸(蛋白质分子的组成成分)。20种氨基酸以无数的序列和长度自然结合,然后折叠成不同的蛋白质。一经排序,其可能性比宇宙中的恒星数量还多。博士后研究员Marcelo Melo指出,“我们永远也不可能将它们全部合成,只能看到发生了什么。我们必须将几十年的化学知识(告诉我们它们是如何运作的)与计算机结合起来,因为计算机可以找到人类无法找到的模式。”


通过机器学习,研究人员为计算机提供可以成功对抗细菌的天然分子。计算机从这些示例中学习,然后生成新的人造分子。Melo继续说道,“我们反复尝试,希望我们找到值得探索的新模式,而不是盲目搜索。”


计算机可以虚拟测试每个人造序列,以计算自然选择的形式挑选出最成功的部分,而把剩余部分扔掉。那些最有潜力的片段被用来创建新的序列,理论上每次都会产生越来越好的序列。


De la Fuente的团队已经得到了一些有希望的结果,他表示,“我们合成的很多分子都起作用了。最好的合成分子已经在动物模型中试验。它们能够减少实验用小白鼠的感染,这是相当酷的一件事,因为整个过程都是由电脑合成的。”尽管如此,de la Fuente表示这项工作距离生产出任何一种可以立即上架的抗生素还很遥远。


嵌入生物传感器的蓝牙创可贴


除了计算机生成的抗生素,研究团队还创建出了一款嵌入生物传感器的绷带原型,该绷带可以在症状出现或伤口感染患者注意到之前发现感染。它的运作原理如下:每个细菌都会产生独特的分子。放置在开放性伤口上,被电极覆盖的生物传感器可以识别细菌是否存在,即使细菌的浓度极低。


关键词:AI学习 传感器 合成抗生素    浏览量:506

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