埃默里大学等机构的研究团队利用人工智能技术，成功加速了新型消毒剂分子的开发，以应对日益严峻的“超级细菌”威胁。该研究发表于《化学信息与建模》期刊，由化学家比尔·韦斯特、计算机科学家梁赵等人领导。他们建立了一套计算与实验相结合的新框架，专门用于开发季铵盐类化合物（QACs），这是一种历史悠久且广泛使用的消毒成分。 面对细菌对传统消毒剂产生耐药性的挑战，传统化学合成方法效率低下。梁赵提出利用机器学习生成数千种新分子设计，与实验室实验形成高效反馈循环。研究团队首先利用包含 603 个已知 QAC 分子的标准化数据库训练 AI 模型。经过优化算法和筛选流程的改进，AI 生成的分子中无效比例从 21% 降至零，而具备合成潜力的高价值分子比例从 9% 提升至 38%。 研究人员最终选取了 29 种 AI 设计的分子进行合成与活性测试，结果成功发现了 11 种新型 QACs。这些新分子对包括革兰氏阴性菌在内的多种耐药细菌显示出显著的杀灭活性，其中一种分子更具备对七种细菌的广谱抑制能力。韦斯特指出，这不仅是利用 AI 生成消毒剂分子的首个成功案例，也为未来其他科学领域如何利用标准化数据集加速发现提供了重要范式。目前，该发现已引起业界关注，部分新分子正由本科生继续深入研究，有望推动更快研发出更有效的消毒产品。