根据周三发表在科学转化医学上的一项研究，哈佛大学维斯生物启发工程研究所的研究人员利用深度学习发现了有效对抗多重耐药淋病奈瑟菌的新型抗生素化合物。这一进展正值人们越来越担心淋病对当前治疗方法产生耐药性，世界卫生组织将淋病奈瑟菌指定为高度优先的病原体。 2023 年，马萨诸塞州报告了美国首例淋病病例，显示对五类抗生素的反应减弱。
研究小组利用定向消息传递神经网络来筛选大量化学库中具有抗淋球菌活性的分子。他们确定了与现有抗生素不同的候选药物。这项工作建立在 Wyss 研究所和麻省理工学院之前使用深度学习方法发现的抗生素的基础上，包括 2023 年在 Nature 上发表的有效对抗 MRSA 的化合物，以及生成其他对抗 MRSA 和淋病的化合物的生成式 AI 框架。
这项新研究首次使用维斯研究所的微流体器官芯片技术验证了其先导化合物，特别是复制阴道组织微环境的人类阴道芯片以及小鼠阴道感染模型。该验证代表了抗生素临床前测试的方法学进步，允许在比标准细胞培养物更接近地模仿人类生理学的系统中进行功效评估。
这些发现有助于人工智能驱动的候选抗生素进入临床前验证阶段的趋势。两种治疗淋病的抗生素，gepotidacin 和zoliflodacin，于 2025 年底获得 FDA 批准，这是几十年来第一个治疗该疾病的新药。目前尚不确定新发现的化合物是否会进入临床试验。深度学习与芯片器官验证的结合提供了更快的流程来识别和测试耐药病原体的可能治疗方法。
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