根據《衛報》報道，新研究利用人工智慧發現了近 100 萬種潛在的抗生素分子，從而加速了醫學發現並解決了抗生素抗藥性問題。

在《細胞》雜誌上發表的一項研究中，賓州大學的科學家使用機器學習演算法來分析大量有關地球微生物生物多樣性的數據。結果，他們發現了近 100 萬種能夠充當抗生素的潛在新分子。這是利用人工智慧解決日益嚴重的抗藥性問題的重要一步。

該研究的合著者、賓夕法尼亞大學教授 César de la Fuente 表示：“使用這種算法，我們可以篩選大量信息並加快搜索過程。”如果沒有算法，通過收集水和土壤樣本等傳統方法找到這些分子將需要很多年的時間。

據世界衛生組織 (WHO) 稱，抗生素耐藥性在 2019 年導致超過 120 萬人死亡，到 2050 年，這一數字可能會增加到每年 1000 萬人。這項研究被認爲是“有史以來最大規模的抗生素髮現工作”，是利用人工智能尋找新抗生素的重要轉折點，有助於解決日益嚴重的抗生素耐藥性增加問題。

通過從公共數據庫中收集數百萬微生物的基因組和元基因組，並使用算法在實驗室合成和測試的 100 個分子中搜索能夠產生抗菌分子的 DNA 片段，研究人員發現其中 79% 可以殺死細菌。至少一種微生物，爲開發新抗生素開闢了巨大潛力。

德拉富恩特表示，人工智能極大地加速了抗生素的發現。 “現在，我們可以在計算機上在短短几個小時內產生數十萬個結果，而不必等待五六年才能進行選擇。”

研究作者已經公開了他們的源代碼和數據，以便科學界可以訪問和使用它來加速新抗生素的研究和開發。

這是對抗抗生素耐藥性禍害的新希望，抗生素耐藥性對全球公共衛生構成了日益嚴重的威脅。