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抗生素

AI 找出限制抗生素耐药性的最佳治疗策略，预防「超级细菌」

AI 找出限制抗生素耐药性的最佳治疗策略，预防「超级细菌」
编辑 | 绿罗抗生素将人类平均寿命至少提高了十年以上。但抗生素的作用已不如以前，部分原因是抗生素的广泛使用。「世界各地的卫生机构一致认为，我们正在进入后抗生素时代，」克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）医学博士 Jacob Scott 解释道。「如果我们不改变追踪细菌的方式，到 2050 年，死于抗生素耐药性感染的人数将超过死于癌症的人数。」克利夫兰诊所的研究人员开发了一种人工智能 (AI) 模型，该模型可以仅根据细菌在特定扰动下生长的速度，确定治疗细菌感染的最佳药物组合和时间表。相关研究以「Reinf
5/8/2024 12:02:00 PM
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Nature|从1.07亿个分子中发现新抗菌化合物，MIT团队开发用于抗生素发现的DL方法

Nature|从1.07亿个分子中发现新抗菌化合物，MIT团队开发用于抗生素发现的DL方法
编辑 | 萝卜皮当前，迫切需要发现新结构类别的抗生素来解决持续存在的抗生素耐药性危机。深度学习方法有助于探索化学空间；这些通常使用黑盒模型并且不提供化学见解。麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一种用于抗生素发现的深度学习方法，并表明它可以从大型化学库中识别出潜在的抗生素。研究人员用该方法从药物再利用中心（包含约 6,000 个分子）中发现了 halicin 和 abaucin，并从 ZINC15 库中的约 1.07 亿个分子中发现了新的抗菌化合物。图示：Yann LeCun 转发了这项研究的 Twitter 报
12/22/2023 3:20:00 PM
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