麻省理工利用AI設計兩種新型抗生素 可望對抗耐藥淋病與MRSA超級細菌

麻省理工學院 (MIT)研究團隊宣布，透過生成式人工智慧 (AI )設計出兩種全新潛在抗生素，並且在實驗室與動物測試中成功殺死具耐藥性的淋病病菌，以及危險的耐甲氧西林金黃色葡萄球菌 (MRSA)，為抗擊「超級細菌」帶來全新契機。

以AI從零設計新藥分子

與過去利用AI在既有化學物質中進行篩選不同，此次麻省理工學院團隊直接讓生成式AI從原子層級設計全新分子。研究人員提供3600萬種化合物數據 ，包括化學結構及對不同細菌生長的影響，AI在學習後能自主生成具潛力的新型抗生素，同時排除與現有藥物過度相似，或是對人體有害的化合物。

最終，AI提出了約80種針對淋病治療的候選方案，研究團隊成功合成其中2種，並且在小鼠感染模型 中證實對抗耐甲氧西林金黃色葡萄球菌與淋病病菌的效果。

麻省理工學院生物工程學教授James Collins表示，這項突破顯示生成式AI不僅能降低藥物開發成本，更能加速創造全新藥物分子，拓展抗生素武器庫。

臨床應用仍有漫長路程

儘管成果令人振奮，但這兩種新藥距離實際應用仍需時間。研究團隊指出，未來1至2年內將持續對此進行改良，接著才可能進入耗時多年的人體臨床試驗。專家也提醒，即使AI設計加速前期藥效挖掘，但藥物的安全性、有效性與可製造性仍需後續嚴格驗證。

來自倫敦帝國理工學院的Andrew Edwards博士認為，這項研究展示發現新抗生素的嶄新方法，具有「巨大發展潛力」，但同時也強調臨床測試依然是關鍵挑戰。而沃里克大學的Chris Dawson教授則指出，即便AI技術突破重重難關，相關商業模式依然是難題，包含新抗生素通常需要謹慎使用，以避免耐藥性快速出現，這也讓藥廠缺乏研發新藥誘因。

市場評析

AI在新藥研發領域的應用，正逐漸從「輔助篩選」邁向「直接設計」。麻省理工學院的研究顯示，生成式AI已有能力提出實驗可行的新分子，這對長期停滯的抗生素開發是一大進展。然而，能否跨越臨床與產業化的鴻溝，仍需時間與制度支持。

若能在政策與產業模式上找到平衡，AI預期將能成為人類對抗超級細菌的重要利器，並且帶動下一波抗生素革命。

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》