根据《卫报》报道，新研究利用人工智慧发现了近 100 万种潜在的抗生素分子，从而加速了医学发现并解决了抗生素抗药性问题。

在《细胞》杂志上发表的一项研究中，宾州大学的科学家使用机器学习演算法来分析大量有关地球微生物生物多样性的数据。结果，他们发现了近 100 万种能够充当抗生素的潜在新分子。这是利用人工智慧解决日益严重的抗药性问题的重要一步。

该研究的合著者、宾夕法尼亚大学教授 César de la Fuente 表示：“使用这种算法，我们可以筛选大量信息并加快搜索过程。”如果没有算法，通过收集水和土壤样本等传统方法找到这些分子将需要很多年的时间。

据世界卫生组织 (WHO) 称，抗生素耐药性在 2019 年导致超过 120 万人死亡，到 2050 年，这一数字可能会增加到每年 1000 万人。这项研究被认为是“有史以来最大规模的抗生素发现工作”，是利用人工智能寻找新抗生素的重要转折点，有助于解决日益严重的抗生素耐药性增加问题。

通过从公共数据库中收集数百万微生物的基因组和元基因组，并使用算法在实验室合成和测试的 100 个分子中搜索能够产生抗菌分子的 DNA 片段，研究人员发现其中 79% 可以杀死细菌。至少一种微生物，为开发新抗生素开辟了巨大潜力。

德拉富恩特表示，人工智能极大地加速了抗生素的发现。 “现在，我们可以在计算机上在短短几个小时内产生数十万个结果，而不必等待五六年才能进行选择。”

研究作者已经公开了他们的源代码和数据，以便科学界可以访问和使用它来加速新抗生素的研究和开发。

这是对抗抗生素耐药性祸害的新希望，抗生素耐药性对全球公共卫生构成了日益严重的威胁。