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【不正常生物學報導】不是由科學家發現的新種抗生素可能成為AI推翻人類的希望。

樓主 伊莫庫的先知-光山 tcss0612
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大家都知道,AI總有一天會推翻人類建立起機械帝國。

雖然Glados最近幾年很紅,但是瘋狂AI的老前輩其實是HAL-9000,為了消除讓任務失敗的一切風險因子,把探險任務中人類成員殺光是唯一合理的結論(被雷抱歉)。

而這個未來在科學家設計出可以自動發明抗生素的AI後是越來越真實了。


麻省理工學院醫學工程與科學研究所工程教授James Collins,對於藥物設計很感興趣。

傳統的藥物設計過程,是由上千萬種化學物質中,用電腦預測出大約幾百種可能有用的材料。
然後用肉身的人類們,在物理世界對小老鼠們進行效率低落的嘗試錯誤過程。如果能把這些步驟全部昇華成矽基的,數位化的,就可以把時間大幅縮短。

初步篩選就已經是由電腦進行的了,為什麼不乾脆把整個篩選過程全都由電腦進行呢?
讓電腦選出1~3種最佳化合物再進行動物實驗,效率就可以有飛躍性的進展。


為了尋找用全新方法殺死細菌的化合物,James Collins與Barzilay,Tommi Jaakkola教授以及他們的學生Kevin Yang,Kyle Swanson和Wengong Jin進行了合作,他們以前已經開發了機器學習計算機模型,可以訓練這些模型來分析分子的結構。可以使它們具有特定的特性,例如殺死細菌的能力。

使用預測性計算機模型進行“ in-silico”(電腦軟體實驗)的篩選並非新點子,然而之前開發出的模型都不足以支撐生物化學的複雜性。前幾代的模型只能預測化學結構,沒辦法預測這些結構會在生物身上有什麼影響。

新的神經網絡可以自動學習這些影響,將分子結構映射到向量空間中,這些向量隨後用於預測其特性。

研究人員用了2500種已知可以殺死細菌的分子,其中包含1700種FDA認可的藥物,和800種天然化合物,當作學習材料餵給了他們的深度學習神經網路。

學習完畢後,這個神經網路被配發了任務,從Drug Repurposed Hub的失敗藥物資料庫中,看看有沒有什麼東西可以重新包裝成新用途的(像是某個本來是開發成依波拉藥物卻失敗但是現在爆紅的抗病毒藥物這樣)
結果發現,當初被開發來做糖尿病藥物卻失敗的SU-3327,可能具有抗生素的潛力。

後續的動物實驗和培養實驗都證明了SU-3327的殺菌能力,原來SU-3327的殺菌機制是阻止細胞膜產生電壓,讓細胞膜內外的電位變的一樣,破壞細菌產生ATP的能力。
(ATP是靠膜內外pH值差異引發的電壓來製造的,植物用葉綠體膜,動物用粒線體膜,細菌用細胞膜)。

這種亂七八糟的殺菌方法從來沒有被開發成抗生素過,也沒人想過可以當成瞄準的機制。
(對吼,人類細胞的細胞膜不是用來產生ATP的,所以讓細胞膜失去製造ATP的能力對人類沒影響呀)

為了紀念HAL-9000,麻省理工學院的團隊決定將這個化合物的藥物名稱註冊為Halicin。

這個AI完全是自己發現Halicin的殺菌能力的,研究團隊事先沒有教導AI任何有關殺菌的分子生物學或化學機制,只讓他看2500種抗生素他就自己領悟出了這套方法。
(這是機械學習的基本概念)

賓州匹茲堡大學計算生物學家Jacob Durrant相當讚許這份成果,他表示,這套方法很容易就可以改造成篩選糖尿病藥物或高血壓藥物之類的。

如果你要問這和AI推翻人類有啥屁鳥關係? 你要嘛是缺乏危機意識,要嘛是缺乏幽默感。




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