國際生醫新聞

抗甲氧西林金黃色葡萄狀球菌 (methicillin-resistant Staphylococcus aureus, MRSA) 具有多重抗藥性，被稱為「超級細菌」，每年光是在美國就造成 8 萬多人感染，常會引起皮膚感染或肺炎，嚴重時會導致敗血症、導致死亡。

在過去幾年裡，哈佛大學 Wyss 生物啟發工程研究所與麻省理工學院 (MIT) 的研究人員開始利用深度學習嘗試尋找新的抗生素，目前已經開發出針對鮑曼不動桿菌 (Acinetobacter baumannii) 和其他許多具抗藥性細菌的潛在藥物。去年 12 月底，他們在《Nature》上再度發表，利用該系統，進一步找到了一類可殺死 MRSA 的化合物，不僅如此，這些化合物對人體細胞的毒性也很低，很適合作為候選藥物。

首先，研究人員將先前測試的、約 3.9 萬種化合物「對 MRSA 的抗菌活性」的數據，以及各化合物的化學結構做為人工智慧模型的訓練資料，建立起可估算化合物「具有抗菌活性的機率」的模型。

研究人員採用了一種名為 Monte Carlo tree search 的演算法，不僅能讓模型對每種分子的抗菌活性做出估算，還能預測該分子的哪些亞結構可能會產生抗菌活性。接著，研究人員再訓練了 3 個深度學習模型，以預測化合物是否對 3 種不同類型的人類細胞有毒，並將這些資訊與抗菌活性預測結果相結合，期望能找出「既能殺死微生物，又能對人體產生最小不良影響」的化合物。利用這一系列模型，研究人員篩選了大約 1200 萬種化合物，並從中識別出 5 種不同類群、預計對 MRSA 具有活性的化合物。

研究人員取得其中大約 280 種化合物後，在培養皿中的 MRSA、以及 2 種小鼠模型 (MRSA 皮膚感染模型與全身感染模型) 中進行測試，發現有 2 種化合物能將 MRSA 的數量減少 10 倍。後續實驗發現，這些化合物似乎是透過「破壞細菌細胞膜上電化學梯度」來殺死細菌。

研究人員表示，這類新結構藥物有選擇性地破壞細菌的細胞膜，且對革蘭氏陽性病原體具有活性，但卻不會對人類細胞膜造成實質性損害，因此具有開發為藥品的潛力。

目前研究人員已與非營利組織 Phare Bio 分享了研究成果，並計畫對這些化合物的化學特性和潛在臨床用途進行更詳細的分析；而原本的研究團隊也將繼續根據新研究的結果設計更多候選藥物，並利用這些模型尋找能殺死其他類型細菌的化合物。

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資料來源：Wyss Institute、Biospace