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)研究團隊宣佈，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)，爲抗擊「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。

臨牀應用仍有漫長路程

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，接着纔可能進入耗時多年的人體臨牀試驗。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博士認爲，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」，但同時也強調臨牀測試依然是關鍵挑戰。而沃裡克大學的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，能否跨越臨牀與產業化的鴻溝，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預期將能成爲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。》