麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）与麦克马斯特大学的研究团队利用生成式人工智能，成功揭示了一种新型抗生素enterololin的作用机制。这种分子能精准抑制与克罗恩病发作相关的特定肠道细菌，同时最大限度保护有益菌群，避免传统广谱抗生素带来的副作用。 在小鼠模型中，enterololin特异性靶向大肠杆菌（Escherichia coli），该菌与肠道炎症加重密切相关，而对其他微生物影响极小。接受治疗的小鼠恢复更快，肠道菌群也更健康，效果优于常用抗生素万古霉素。 传统上，确定药物作用靶点需耗时数年，依赖大量实验。而此次研究借助MIT开发的AI模型DiffDock，仅用数分钟便预测出enterololin结合的蛋白复合物——LolCDE，该蛋白在细菌脂蛋白运输中起关键作用。这一预测成为后续实验的“导航图”。 研究人员通过构建耐药菌株、基因表达分析和CRISPR基因敲除等手段验证了这一发现：耐药突变集中于lolCDE基因，且药物暴露后相关脂蛋白运输通路显著受阻，与AI预测完全一致。 这一结合AI预测与湿实验验证的模式，将机制研究周期从通常的18个月至两年缩短至约六个月，成本大幅降低。该成果标志着AI在药物研发中已从“寻找新分子”迈向“解释作用机制”的关键阶段。 目前，该技术已由研究团队创办的公司Stoked Bio获得专利授权，正推进enterololin的优化与临床转化。团队还探索其衍生物对耐药菌如肺炎克雷伯菌的潜力。 研究人员认为，这类精准抗生素有望减少对肠道微生物组的破坏，改善炎症性肠病患者生活质量，并对抗日益严重的抗生素耐药问题。AI工具如DiffDock正为开发下一代靶向抗菌药物提供强大支持。该研究数据与代码已公开，推动全球科研协作。