MIT团队AI筛选700亿分子获9种新型抗生素候选物

面对日益严峻的细菌耐药危机，美国麻省理工学院教授Regina Barzilay与James J. Collins因利用人工智能加速抗生素研发，获得由芝加哥大学于2024年设立的2026年普利兹克人工智能科学研究卓越奖，并成为该奖项首次表彰的合作团队。两人长期合作推进的Antibiotics-AI项目已用AI虚拟筛选超过700亿个分子，完成超过3.8万次抗菌实验和10万余次人体细胞筛查，累计发现或设计9种新型抗生素候选物，包括针对鲍曼不动杆菌的Abaucin，以及针对耐药淋病奈瑟菌的NG1和针对多重耐药金黄色葡萄球菌的DN1。2025年8月，团队在《Cell》发表研究，进一步让生成式AI直接设计全新化学结构，而非仅筛选既有化合物；相关实验合计生成了3600万余个候选分子，实际合成并测试24个，其中7个显示选择性抗菌活性。今年6月，团队又在《Science Translational Medicine》采用图神经网络筛选约600万个化合物，使213个候选物中83个显示抑菌活性，命中率达39%，其中两种在动物感染和器官芯片实验中初见成效。该项目现重点关注鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯菌、大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、淋病奈瑟菌和结核分枝杆菌七类病原体，并与Phare Bio合作推进候选物向药物研发转化。世界卫生组织数据显示，新型抗菌药物管线数量近年下降，凸显研发困境。AI虽显著扩大化学探索空间并提升筛选效率，但候选药物仍需经历毒性、药代动力学、临床验证等环节，距离真正上市仍有较长距离。