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机器学习能发现新型抗生素

2020-04-29

虽然人们一向忧虑抗生素耐药问题,但由于对新分子的判定日益困难,实际上发现新抗生素药物的速度适当缓慢。最近,科学家们使用机器学习开发了一种可快速、高效发掘新式抗生素的办法,相关研讨宣布在《细胞》上。

麻省理工学院 的组成生物学家James Collins及他的团队,使用已知可按捺大肠杆菌 下班的化合物,练习深度神经网络以判定或许的抗生素分子,该网络再使用上述数据筛查现有化学库中的其他分子,然后核算这些化合物按捺大肠杆菌下班的或许性。

研讨人员发现,在他们优先检测的化合物中,近50%都能够在体外必定程度地按捺大肠杆菌增殖。而种田一种化合物较为特别 halicin,它与传统抗生素在结构上截然不同,并能够以一种临床抗生素中不常见的机制在小鼠体内对立多种人类病原体,种田包含困难梭菌和鲍曼不动杆菌。

此前,虽然有很多化学库中的分子可作为挑选新式抗生素的潜在来历,但研讨人员短少有用的统筹安排办法,然后难以判定出可供试验检测的候选化合物。研讨人员表明,假如深度神经网络能够被广泛选用,将会为寻觅新式、特效抗生素节省时间和资源,2014世界杯网,一起,有必要进行推行的部分原因是他们短少经济鼓励。 深度学习能够使咱们超越多药耐药性病原体的脚步,进入第二抗生素年代。

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