自发现青霉素以来，抗生素已成为现代医学的基石。但在全球范围内，细菌对抗生素的耐药性正急剧上升。世界卫生组织(WHO)说，抗生素耐药性是一种日益严重的对全球健康的威胁，需要所有政府部门和社会采取行动。卡梅伦政府的奥尼尔报告警告说，如果没有新的抗生素来抵抗耐药性，到2050年，全世界每年将有1000万人的感染风险。
为了找到新的抗生素，研究人员首先训练了一种“深度学习（Deep Learning)”算法，以识别杀死细菌的分子种类。为此，他们向程序提供了将近2500种药物和天然化合物的原子和分子特征，以及该物质是否能很好地阻止细菌E.coli的生长的信息。
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一旦算法了解了好的抗生素具有什么分子特征，科学家就将其设置在一个正在研究的6000多种化合物的库中，以治疗各种人类疾病。该算法没有寻找任何潜在的抗菌剂，而是关注看起来有效但与现有抗生素不同的化合物，这增加了药物以新的方式起作用的机会，而这些新的方式还没有引起细菌的抵抗。
在实验中，研究人员设计了他们的模型，以寻找能够使分子有效杀死大肠杆菌的化学特征。为此，他们在大约 2500 个分子上训练了该模型，其中包括大约 1700 种 FDA 批准的药物以及 800 种具有不同结构和不同生物活性的天然产物。
对该模型进行训练后，研究人员在 Broad Institute 的 Drug Repurposed Hub（约 6000 种用于人类疾病研究的分子库）中对模型进行了测试。该模型选出了一种分子，该分子被认为具有很强的抗菌活性，并且化学结构不同于任何现有的抗生素。通过使用不同的机器学习模型，研究人员还发现该分子可能对人体细胞毒性低。
从产生的结果中，研究人员选择了大约 100 个进行物理测试的候选分子。参考《 2001 年：太空漫游》中虚构的人工智能系统后，研究人员决定将该分子称为 halicin。此前，该分子被认为可以治疗糖尿病，后被证明是一种有效的抗生素。
人工智能并不是一个全新的概念，一直在发展在进步。AI应用在医疗领域的范畴也越来越多，更多应用也一一落地。例如此次疫情的汉王科技与百度，研发出即使带着口罩依旧可以进行人脸识别的技术，这就是基于人工智能领域机器视觉技术；以及阿里达摩院与阿里云共同合作出品的“新冠病毒肺炎AI辅诊助手”，在20秒内对疑似案例的CT影像进行判读，区分新冠肺炎、普通病毒肺炎以及健康的影响，分析结果准确率高达96%。
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在这场突如其来的疫情中，AI 技术在药物研发、远程医疗、药物筛选等各个方面的成果，都在很大的程度上为人类做出了巨大的贡献和帮助。这也是我们需要不断持续的发展人工智能的根本所在，在不伤害人类的基础上，最大限度的服务与帮助人类的发展。
最后，也祝愿每一位坚守在第一线的医疗工作者们，能够健康回家，也希望能有更多的科技力量，帮助到每一位奋斗在这场“战疫”中的人。
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