科学家利用人工智能全球搜寻新抗生素
宾夕法尼亚大学生物工程师César de la Fuente团队正通过人工智能技术突破抗生素研发瓶颈。其研究小组在2025年8月发现古生菌基因组中隐藏的抗菌肽序列，并从蛇毒、蜂毒等天然产物中挖掘出多个候选分子。团队目前拥有超百万种基因编码配方的数据库，开发的ApexOracle多模态模型可直接针对病原体设计抗菌策略。
抗菌肽研发新范式
现年40岁的de la Fuente自2019年入选《麻省理工科技评论》35岁以下创新者以来，持续推动AI与生命科学的融合。其团队通过训练AI识别20种氨基酸序列中的抗菌肽编码，已成功复活灭绝物种的分子特性，包括猛犸象素因Mammuthusin-2、巨懒素Mylodonin-2等。这些多肽分子可通过多重机制破坏细菌细胞壁及遗传物质，相比传统单靶点抗生素更具抗耐药性优势。
技术突破与挑战并存
尽管去年团队在小鼠模型中成功验证合成抗菌肽疗效，但距离临床应用仍需解决给药形式、剂量控制等关键问题。麦吉尔大学化学生物学家Jonathan Stokes指出，药物研发本质是概率游戏，AI可显著提升分子筛选效率。斯坦福大学计算机科学家James Zou补充称，当前技术已从预测模型进化到生成式模型，能直接设计全新分子结构。
编辑点评
该研究标志着生物医学领域AI应用的范式转变。全球每年超400万死亡病例与抗生素耐药性相关，传统研发模式已难以为继。通过挖掘古生物基因库，de la Fuente团队将进化论与机器学习结合，为人类对抗超级细菌提供新武器。其多模态模型ApexOracle或将缩短药物研发周期，但需警惕合成分子的生物安全性问题。若成功转化，不仅重塑抗生素产业格局，更可能推动个性化医疗发展。此技术若在发展中国家获得应用，将极大改善公共卫生体系脆弱地区的感染治疗困境。