人工智能为击败超级细菌提供了新希望

哈尔(Hal)，2001年的人工智能：太空漫游，对发现一号的船员不是朋友。在执行任务的过程中，恶意机器试图杀死飞船上的所有人。麻省理工学院的研究人员希望，其同名的halicin能起到相反的作用。在实验室测试中，由AI程序发现的抗生素能够杀死35种强力细菌，有些细菌被认为无法用当前的抗生素治愈。

面对即将来临的灾难，这一发现提供了希望。去年，世界卫生组织将抗药性列为全球流行病，流感，艾滋病毒和气候变化的十大威胁之一。但是，新技术只是避免情况恶化所需的全球大修的一部分。

MIT算法通过研究各种化学物质的结构并预测每个分子对特定细菌的功效如何发现了halicin。它对现有抗生素的了解有助于它避免制造出与其他化合物相似的药物，这些药物可能由于疾病对它们产生抵抗力而无效，因此可能无效。该消息发布之前，去年有十家大型制药公司宣布，随着医疗行业越来越认识到机器智能的价值，它们将合并基于AI的新药搜索数据。

不断增长的抗生素耐药性有多种来源。一种是医生开药，却无法测试患者是否患有细菌(可以消灭细菌)或其他病原体(不能消灭细菌)。当患者因为症状消失而提前停止其疗程时，情况会更加复杂。由于在世界范围内继续使用富含抗生素的饲料来促进牲畜生长，因此工业也应对此负责。

仅在美国，疾病控制与预防中心估计每年就有35,000人死于抗药性细菌。影响不限于直接死亡人数。较高的风险可能使医疗专业人员不太愿意进行重要的手术，而更长的住院时间却在浪费资源。

市场力量阻碍了更有效药物的生产。对于许多较小的公司而言，将一种新的化学药品从早期的临床测试转移到全国或全球范围内的费用过高。甚至更大的制药商也缺乏创造新抗生素的积极性(通常最多只能开一个星期)，而不是开发使用时间更长的药物。抗生素也可以保留以备不时之需，以阻止微生物产生耐药性。

Halicin认为，自动化可以通过减少进行临床试验或发现新化合物的成本来解决部分问题。但是，更广阔的药物发现市场仍需要进行重大调整。去年，英国卫生部长马特·汉考克(Matt Hancock)提出了一项建议，但尚未采取任何行动。该建议是，国家卫生服务局应根据药品的价值而非出售的数量向制药公司支付预付款。为了确保基于AI的抗生素研究获得更广泛的应用，可能需要在全球范围内应用这种思维。