麻省理工学院在有毒气体检测技术方面取得了突破性进展

麻省理工学院在有毒气体检测技术方面取得了突破性进展 访问：NordVPN 立减 75% + 外加 3 个月时长 另有NordPass密码管理器 新系统结合了两种现有技术，既保留了各自的优点，又避免了它们的局限性。研究小组使用了一种被称为金属有机框架（MOF）的材料，这种材料对微量气体非常敏感，但其性能很快就会退化，研究小组将其与一种聚合物材料相结合，这种材料非常耐用，更易于加工，但敏感性要低得多。麻省理工学院教授 Aristide Gumyusenge、Mircea Dinca、Heather Kulik 和 Jesus del Alamo、研究生 Heejung Roh 以及博士后 Dong-Ha Kim、Yeongsu Cho 和 Young-Moo Jo 今天在《先进材料》（Advanced Materials）杂志上发表了一篇论文，报告了这一研究成果。麻省理工学院的研究人员开发出一种探测器，可以低成本持续监测有毒气体的存在。研究小组使用了一种名为金属有机框架（MOF）的材料（图中为黑色晶格），这种材料对微量气体高度敏感，但其性能很快就会退化。他们将 MOF 与一种聚合物材料（如图中的茶色半透明链）相结合，这种材料非常耐用，但灵敏度要低得多。图片来源：研究人员提供MOFs多孔性强，表面积大，有多种成分。有些可能是绝缘体，但本研究中使用的 MOFs 具有很强的导电性。它们的形状像海绵，能有效捕捉各种气体分子，其孔隙的大小可以定制，使它们对特定种类的气体具有选择性。"论文的资深作者、材料科学与工程系 Merton C. Flemings 职业发展助理教授 Gumyusenge 说："如果把它们用作传感器，只要气体对 MOF 的电阻率有影响，就能识别出气体是否存在。这些材料用作气体检测器的缺点是容易饱和，无法再检测和量化新输入的气体。"这不是你想要的。你想要的是能够检测和重复使用，"Gumyusenge 说。"因此，我们决定使用聚合物复合材料来实现这种可逆性。"研究小组使用了一类导电聚合物，Gumyusenge 和他的同事们之前已经证明，这类聚合物可以对气体做出反应，而不会与气体永久结合。"他说："这种聚合物虽然没有 MOFs 那样的高表面积，但至少可以提供这种识别-释放型现象。研究人员在一个实验室规模的小型装置中展示了这种材料检测一氧化二氮（一种由多种燃烧产生的有毒气体）的能力。经过 100 次检测后，这种材料仍能保持其基线性能，误差在 5% 到 10% 之间，这证明了它具有长期使用的潜力。以下是传感装置的布局。图片来源：研究人员提供研究小组将液态溶液中的聚合物与粉末状的 MOF 材料结合在一起，然后将混合物沉积在基底上，干燥后形成一层均匀的薄涂层。他说："通过将具有快速检测能力的聚合物和灵敏度更高的 MOF 以一比一的比例结合在一起，我们突然得到了一种传感器，它既具有 MOF 带来的高灵敏度，又具有聚合物带来的可逆性。"当气体分子暂时滞留在材料中时，材料的电阻会发生变化。只需安装一个欧姆表来跟踪电阻随时间的变化，就能持续监测这些电阻变化。Gumyusenge 和他的学生们在一个实验室规模的小型装置中演示了这种复合材料检测二氧化氮的能力。经过 100 次检测后，该材料仍能保持其基线性能，误差在 5% 到 10% 之间，证明了其长期使用的潜力。此外，研究小组报告说，这种材料的灵敏度远远高于目前使用的大多数二氧化氮检测器。这种气体经常在使用炉灶后被检测到。而且，由于这种气体最近与美国的许多哮喘病例有关，因此对低浓度的可靠检测非常重要。研究小组证明，这种新型复合材料可以可逆地检测到浓度低至百万分之二的气体。虽然他们的演示是专门针对二氧化氮的，但 Gumyusenge 说："我们可以调整化学成分，使其针对其他挥发性分子，只要它们是小的极性分析物，这往往是大多数有毒气体"。除了与简单的手持式探测器或烟雾报警装置兼容之外，这种材料的一个优点是，聚合物使其能够沉积成极薄的均匀薄膜，而不像普通的 MOFs 通常是低效的粉末状。由于薄膜非常薄，因此所需的材料很少，生产材料成本可能很低；加工方法可以是典型的工业涂料加工方法。Gumyusenge说："因此，限制因素可能是聚合物合成规模的扩大，我们一直在少量合成聚合物。"他说："下一步将是在实际环境中对这些材料进行评估。例如，可以在烟囱或排气管上涂上这种材料，通过附带的电阻监测装置读取数据，对气体进行连续监测。在这种环境下，我们需要进行测试，以检查我们是否真正将其与实验室环境中可能忽略的其他潜在污染物区分开来。让我们把传感器放到真实世界的场景中，观察它们的效果如何"。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

麻省理工学院揭幕"质子之舞"： 开拓能源新时代

麻省理工学院揭幕"质子之舞"： 开拓能源新时代 麻省理工学院的化学家们首次详细描绘了这些质子耦合电子转移是如何在电极表面发生的。他们的研究成果可以帮助研究人员设计出更高效的燃料电池、电池或其他能源技术。麻省理工学院化学和化学工程教授、该研究的资深作者 Yogesh Surendranath 说："我们在这篇论文中取得的进展是研究和理解了这些电子和质子如何在表面部位耦合的性质，这与催化反应有关，而催化反应在能量转换装置或催化反应中非常重要。"在他们的研究成果中，研究人员能够准确追踪电极周围电解质溶液 pH 值的变化如何影响电极内质子运动和电子流动的速度。麻省理工学院研究生诺亚-刘易斯（Noah Lewis）是这篇论文的第一作者，论文最近发表在《自然-化学》上。麻省理工学院前博士后 Ryan Bisbey、麻省理工学院研究生 Karl Westendorff 和耶鲁大学研究科学家 Alexander Soudackov 也是这篇论文的作者。质子传递质子耦合电子转移是指一种分子（通常是水或酸）将质子转移到另一种分子或电极表面，从而刺激质子接受者也接受一个电子。这种反应已被广泛应用于能源领域。"这些质子耦合电子转移反应无处不在。它们通常是催化机制中的关键步骤，对于制氢或燃料电池催化等能量转换过程尤为重要，"Surendranath 说。在制氢电解槽中，这种方法用于从水中去除质子，并在质子上添加电子以形成氢气。在燃料电池中，当质子和电子从氢气中移出并加入氧气形成水时，就会产生电能。施加电势会导致质子从氢离子（右图）转移到电极表面。利用具有分子定义质子结合位点的电极，麻省理工学院的研究人员为这些界面质子耦合电子转移反应建立了一个通用模型。图片来源：研究人员提供质子耦合电子转移在许多其他类型的化学反应中都很常见，例如二氧化碳还原（通过添加电子和质子将二氧化碳转化为化学燃料）。当质子接受体是分子时，科学家们可以精确控制每个分子的结构，并观察电子和质子如何在分子间传递，因此他们已经对这些反应的发生过程有了很多了解。然而，当质子耦合电子转移发生在电极表面时，这一过程就更难研究了，因为电极表面通常非常异质，质子有可能与许多不同的位点结合。为了克服这一障碍，麻省理工学院的研究小组开发出一种设计电极表面的方法，使他们能够更精确地控制电极表面的组成。他们的电极由石墨烯薄片组成，表面附着有机含环化合物。每个有机分子的末端都有一个带负电荷的氧离子，它可以接受周围溶液中的质子，从而使电子从电路流入石墨表面。Surendranath 说："我们可以创造出一种电极，它不是由各种各样的位点组成，而是由单一类型的非常明确的位点组成的统一阵列，每个位点都能以相同的亲和力结合质子。由于我们拥有这些非常明确的位点，这让我们能够真正揭示这些过程的动力学"。利用这个系统，研究人员能够测量流向电极的电流，从而计算出平衡状态下质子向表面氧离子转移的速率质子向表面捐赠的速率和质子从表面转移回溶液的速率相等的状态。他们发现，周围溶液的 pH 值对这一速率有显著影响： 最高速率出现在 pH 值的两端酸性最强的 pH 值为 0，碱性最强的 pH 值为 14。为了解释这些结果，研究人员根据电极可能发生的两种反应建立了一个模型。在第一种反应中，强酸性溶液中高浓度的氢离子（H3O+）将质子传递给表面的氧离子，生成水。在第二种情况下，水将质子传递给表面氧离子，生成氢氧根离子（OH-），氢氧根离子在强碱性溶液中浓度较高。不过，pH 值为 0 时的速度比 pH 值为 14 时的速度快四倍，部分原因是氢离子释放质子的速度比水快。需要重新考虑的反应研究人员还惊奇地发现，这两个反应的速率并不是在中性 pH 值为 7（氢铵和氢氧根的浓度相等）时相等，而是在 pH 值为 10（氢氧根离子的浓度是氢铵的 100 万倍）时相等。该模型表明，这是因为涉及氢𬭩或水提供质子的前向反应比涉及水或氢氧化物去除质子的后向反应对总速率的贡献更大。研究人员说，关于这些反应如何在电极表面发生的现有模型假定，前向反应和后向反应对总速率的贡献相同，因此新发现表明，可能需要重新考虑这些模型。Surendranath说："这是默认的假设，即正向和逆向反应对反应速率的贡献相同。我们的发现确实令人大开眼界，因为这意味着人们用来分析从燃料电池催化到氢进化等一切问题的假设可能是我们需要重新审视的。"研究人员目前正在利用他们的实验装置研究向电极周围的电解质溶液中添加不同类型的离子会如何加快或减慢质子耦合电子流的速度。刘易斯说："通过我们的系统，我们知道我们的位点是恒定的，不会相互影响，因此我们可以读出溶液的变化对表面反应的影响。"编译自//scitechdaily ... PC版： 手机版：

麻省理工学院的超声波技术突破让非侵入性脑部治疗进入新时代

麻省理工学院的超声波技术突破让非侵入性脑部治疗进入新时代 ImPULS 设备包含封装在聚合物中的超声波传感器和电极（金）。图片来源：研究人员提供通过植入电极向大脑输送电脉冲的深部脑刺激疗法通常用于治疗帕金森病和其他神经系统疾病。然而，这种治疗方法所使用的电极最终会腐蚀并积累疤痕组织，需要将其移除。现在，麻省理工学院的研究人员开发出了一种替代方法，即使用超声波而不是电力来进行深部脑刺激，由一根头发丝粗细的纤维传递。在对小鼠的研究中，他们发现这种刺激可以触发神经元释放多巴胺，而多巴胺通常是帕金森病患者大脑中的一部分。"通过使用超声波技术，我们可以创造一种新的方式来刺激大脑深部的神经元发射，"麻省理工学院媒体实验室副教授、这项新研究的资深作者卡南-达格德维仁（Canan Dagdeviren）说。"这种装置比头发丝还要细，因此对组织的损伤可以忽略不计，而且我们很容易在大脑深部导航这种装置。"除了提供一种更安全的深部脑刺激方法外，这种方法还可能成为研究人员了解大脑工作原理的重要工具。麻省理工学院研究生杰森-侯（Jason Hou）和麻省理工学院博士后奥斯曼-高尼-纳耶姆（Md Osman Goni Nayeem）是这篇论文的主要作者，其他合作者来自麻省理工学院麦戈文脑研究所、波士顿大学和加州理工学院。该研究报告于6月4日发表在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上。达格德维仁的实验室以前曾开发过可穿戴超声波设备，可用于通过皮肤给药或对各种器官进行诊断成像。然而，超声波无法通过附着在头部或头骨上的设备深入大脑。"如果我们想进入大脑深层，那么它就不能再仅仅是可穿戴或可附着的了。它必须是可植入的，"Dagdeviren 说。"我们精心定制设备，使其具有微创性，避开大脑深部的主要血管"。美国食品和药物管理局已批准使用电脉冲深部脑刺激治疗帕金森病症状。这种方法使用毫米厚的电极来激活大脑黑质区域中产生多巴胺的细胞。然而，一旦植入大脑，设备最终会开始腐蚀，植入物周围形成的疤痕组织会干扰电脉冲。新方法通过一根头发丝粗细的纤维传递超声波。图片来源：研究人员提供麻省理工学院的研究小组开始研究能否用超声波取代电刺激，从而克服其中的一些缺点。大多数神经元都有能对机械刺激（如声波的振动）做出反应的离子通道，因此超声波可用来激发这些细胞的活动。然而，现有的通过头骨向大脑输送超声波的技术无法高精度地深入大脑，因为头骨本身会干扰超声波，导致刺激偏离目标。Nayeem说："要精确调节神经元，我们必须深入到更深的区域，这促使我们设计出一种新型超声植入物，它能产生局部超声场。为了安全地到达大脑深部区域，研究人员设计了一种由柔性聚合物制成的细如发丝的纤维。纤维的顶端包含一个鼓状超声换能器，换能器上有一层振动膜。这层薄膜包裹着一层薄薄的压电薄膜，当这层薄膜被微小的电压驱动时，就会产生超声波，附近的细胞就能检测到这些超声波。"Hou说："它对组织安全，没有裸露的电极表面，而且功耗很低，这对转化为病人使用是个好兆头。"在对小鼠进行的试验中，研究人员发现，这种被称为ImPULS（可植入压电超声刺激器）的超声装置可以激发海马神经元的活动。然后，他们将这种纤维植入产生多巴胺的黑质，结果表明，这种纤维可以刺激背侧纹状体的神经元产生多巴胺。"刺激大脑一直是恢复大脑健康最有效但最不为人所知的方法之一。ImPULS让我们有能力以精确的时空分辨率刺激脑细胞，而且不会像其他方法那样产生损伤或炎症。"波士顿大学心理与脑科学助理教授、波士顿大学系统神经科学中心（Center for Systems Neuroscience）教员史蒂夫-拉米雷斯（Steve Ramirez）也是这项研究的作者之一。在新系统中，传感器（银色）由导线（金色）供电，导线可提供电刺激。图片来源：研究人员提供该装置的所有组件都具有生物兼容性，包括压电层，它是由一种名为铌酸钠钾（或 KNN）的新型陶瓷制成的。目前的植入物由外部电源供电，但研究人员设想未来的植入物可以由小型植入式电池和电子装置供电。研究人员开发了一种微加工工艺，使他们能够轻松改变纤维的长度和厚度，以及压电换能器产生的声波频率。这样就能为不同的大脑区域定制设备。Dagdeviren说："我们不能说这种装置会对大脑的每个区域产生同样的效果，但我们可以非常自信地说，这种技术是可扩展的，而且不仅适用于小鼠。我们还可以把它做得更大，以便最终用于人类。"研究人员现在计划研究超声波刺激会如何影响大脑的不同区域，以及这种装置在植入一年后能否保持功能。他们还对加入微流体通道的可能性很感兴趣，这样就能让装置在传递超声波的同时传递药物。研究人员说，除了有望成为帕金森病或其他疾病的潜在治疗手段外，这种超声波设备还可以成为帮助研究人员进一步了解大脑的宝贵工具。"我们的目标是将其作为一种研究工具提供给神经科学界，因为我们认为我们没有足够的有效工具来了解大脑，"Dagdeviren 说。"作为设备工程师，我们正在努力提供新的工具，以便我们能够更多地了解大脑的不同区域。"编译自/scitechdaily ... PC版： 手机版：

麻省理工学院在将二维材料集成到设备方面取得突破

麻省理工学院在将二维材料集成到设备方面取得突破 这幅艺术家的作品展示了麻省理工学院研究人员开发的一种新型集成平台。通过对表面力进行工程设计，他们只需一个接触和释放步骤，就能将二维材料直接集成到设备中。图片来源：Sampson Wilcox/电子研究实验室提供但是，将二维材料集成到计算机芯片等设备和系统中是众所周知的难题。这些超薄结构可能会受到传统制造技术的破坏，这些技术通常依赖于使用化学品、高温或蚀刻等破坏性工艺。为了克服这一挑战，麻省理工学院和其他大学的研究人员开发出了一种新技术，只需一步就能将二维材料集成到设备中，同时保持材料表面和由此产生的界面原始无缺陷。他们的方法依赖于纳米级的工程表面力，使二维材料可以物理叠加到其他预制设备层上。由于二维材料不会受损，研究人员可以充分利用其独特的光学和电学特性。所开发的平台利用行业兼容的工具集，使这一过程可以扩展。在这里，主要作者彼得-萨特斯韦特（Peter Satterthwaite）使用 MIT.nano 中修改过的配准工具进行图案化配准集成。他们利用这种方法制造出了二维晶体管阵列，与使用传统制造技术制造出的器件相比，实现了新的功能。他们的方法用途广泛，可用于多种材料，可在高性能计算、传感和柔性电子器件等领域广泛应用。释放这些新功能的核心是形成清洁界面的能力，所有物质之间存在的特殊力量（称为范德华力）将这些界面连接在一起。电子工程与计算机科学（EECS）助理教授、电子学研究实验室（RLE）成员 Farnaz Niroui 是介绍这项工作的新论文的资深作者。"范德华积分有一个基本限制，"她解释说，"由于这些作用力取决于材料的内在特性，因此无法轻易调整。因此，有些材料无法仅利用其范德华相互作用来直接相互整合。我们提出了一个解决这一限制的平台，以帮助范德华集成变得更加通用，从而促进具有新功能和改进功能的基于二维材料的设备的开发。"Niroui 与论文第一作者、电子工程与计算机科学研究生 Peter Satterthwaite，电子工程与计算机科学教授、RLE 成员 Jing Kong，以及麻省理工学院、波士顿大学、台湾国立清华大学、台湾国家科学技术委员会和台湾国立成功大学的其他人共同撰写了这篇论文，这项研究最近发表在《自然-电子学》上。纳米级表面力的多样性使研究人员能够将粘合剂基质转移到许多不同的材料上。例如，在这里，通过使用粘合聚合物，他们能够将图案化的石墨烯（一原子厚的碳薄片）从源基底（上图）转移到接收粘合聚合物（下图）上。图片来源：Niroui 小组提供使用传统制造技术制造计算机芯片等复杂系统可能会变得一团糟。通常情况下，像硅这样的硬质材料会被凿成纳米级，然后与金属电极和绝缘层等其他元件连接，形成有源器件。这种加工过程会对材料造成损害。最近，研究人员专注于使用二维材料和一种需要连续物理堆叠的工艺，自下而上地构建设备和系统。在这种方法中，研究人员不是使用化学胶水或高温将脆弱的二维材料粘合到硅等传统表面上，而是利用范德华力将一层二维材料物理集成到设备上。范德华力是存在于所有物质之间的自然吸引力。例如，壁虎的脚会因为范德华力而暂时粘在墙上。虽然所有材料都存在范德华力，但根据材料的不同，范德华力并不总是强大到足以将它们粘在一起。例如，一种名为二硫化钼的流行半导体二维材料会粘在黄金上，但不会通过与二氧化硅等绝缘体表面的物理接触直接转移到该表面上。然而，通过整合半导体层和绝缘层制成的异质结构是电子设备的关键组成部分。以前，实现这种集成的方法是将二维材料粘合到一个中间层（如金）上，然后使用该中间层将二维材料转移到绝缘体上，最后再使用化学品或高温去除中间层。麻省理工学院的研究人员没有使用这种牺牲层，而是将低粘性绝缘体嵌入高粘性基质中。这种粘合基质使二维材料粘附在嵌入的低粘合力表面上，提供了在二维材料和绝缘体之间形成范德华界面所需的力。制作矩阵为了制造电子设备，他们在载体基底上形成金属和绝缘体的混合表面。然后将该表面剥离并翻转，就会看到一个完全光滑的顶面，其中包含所需的器件构件。这种光滑度非常重要，因为表面和二维材料之间的间隙会阻碍范德华相互作用。然后，研究人员在完全洁净的环境中单独制备二维材料，并将其与制备好的器件堆栈直接接触。"一旦混合表面与二维层接触，无需任何高温、溶剂或牺牲层，它就能拾取二维层并将其与表面整合在一起。"萨特斯韦特解释说："通过这种方式，我们可以实现传统上被禁止的范德华集成，但现在却可以实现，而且只需一步就能形成功能齐全的器件。"这种单步工艺可使二维材料界面保持完全清洁，从而使材料达到其性能的基本极限，而不会受到缺陷或污染的影响。而且，由于二维材料的表面也保持原始状态，研究人员可以对二维材料的表面进行工程设计，以形成与其他元件的特征或连接。例如，他们利用这种技术制造出了 p 型晶体管，而利用二维材料制造这种晶体管通常是具有挑战性的。他们的晶体管在以前的研究基础上有所改进，可以为研究和实现实用电子产品所需的性能提供一个平台。展望未来他们的方法可以大规模地制造更大的装置阵列。粘合基质技术还可用于一系列材料，甚至与其他力量结合使用，以增强这一平台的多功能性。例如，研究人员将石墨烯集成到器件上，利用聚合物基质形成所需的范德华界面。在这种情况下，粘附依靠的是化学作用，而不仅仅是范德华力。未来，研究人员希望以此平台为基础，整合各种二维材料库，在不受加工损伤影响的情况下研究其内在特性，并利用这些卓越功能开发新的设备平台。编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

麻省理工学院发明防篡改 ID 标签：成本低、尺寸小、防伪强

麻省理工学院发明防篡改 ID 标签：成本低、尺寸小、防伪强 研究人员将微小的金属颗粒混合到粘贴标签的胶水中，然后使用太赫兹波检测这些颗粒在物体表面形成的独特图案。就像指纹一样，用于对物品进行身份验证。 商家可以在粘贴标签后进行初始读取，并将数据存储在云端，以后用于验证物品真伪。如果有人试图剥离标签并重新粘贴，就会破坏这种图案。 易碎贴 plus

麻省理工学院的AI突破：对抗MRSA的新型抗生素先锋

麻省理工学院的AI突破：对抗MRSA的新型抗生素先锋 利用一种被称为深度学习的人工智能，麻省理工学院的研究人员发现了一类化合物，这种化合物可以杀死一种耐药细菌，这种细菌每年导致美国一万多人死亡。在最近发表于《自然》（Nature）的一项研究中，研究人员发现这些化合物可以杀死在实验室培养皿中生长的耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA），以及在两种 MRSA 感染小鼠模型中生长的耐甲氧西林金黄色葡萄球菌。这些化合物对人体细胞的毒性也很低，因此特别适合作为候选药物。这项新研究的一个关键创新点是，研究人员还弄清了深度学习模型在预测抗生素效力时使用了哪些信息。这些知识可以帮助研究人员设计出更多的药物，它们可能比模型识别出的药物效果更好。"我们的洞察力在于，我们可以看到模型学习到了什么，从而预测出某些分子会成为很好的抗生素。"麻省理工学院医学工程与科学研究所（IMES）和生物工程系的特米尔医学工程与科学教授詹姆斯-柯林斯（James Collins）说："我们的工作提供了一个框架，从化学结构的角度来看，它既省时、省资源，又具有机理上的洞察力。"这项研究是麻省理工学院"抗生素-人工智能项目"（Antibiotics-AI Project）的一部分，该项目由柯林斯领导。该项目是麻省理工学院抗生素-人工智能项目的一部分。该项目由柯林斯领导，其任务是在七年内发现针对七种致命细菌的新型抗生素。用人工智能应对 MRSA在美国，每年有超过 8 万人感染 MRSA，它通常会引起皮肤感染或肺炎。严重病例可导致败血症，这是一种可能致命的血液感染。在过去几年里，柯林斯和他在麻省理工学院阿卜杜勒-拉蒂夫-贾米尔健康机器学习诊所（Jameel Clinic）的同事们开始利用深度学习尝试寻找新的抗生素。他们的工作已经产生了针对鲍曼不动杆菌（一种常见于医院的细菌）和许多其他耐药细菌的潜在药物。这些化合物是利用深度学习模型确定的，该模型可以学习识别与抗菌活性相关的化学结构。然后，这些模型会筛选数百万种其他化合物，预测哪些化合物可能具有较强的抗菌活性。事实证明，这类搜索富有成效，但这种方法的一个局限是，模型是"黑盒子"，也就是说，无法知道模型是根据什么特征进行预测的。如果科学家们知道模型是如何做出预测的，他们就能更容易地找出或设计出更多的抗生素。黄说："我们在这项研究中要做的就是打开黑盒子。这些模型由大量模拟神经连接的计算组成，没有人真正知道这底下发生了什么"。提高人工智能的预测准确性首先，研究人员使用大幅扩展的数据集训练了一个深度学习模型。他们通过测试约 3.9 万种化合物对 MRSA 的抗生素活性生成了这些训练数据，然后将这些数据以及化合物的化学结构信息输入模型。Wong说："基本上可以将任何分子表示为化学结构，还可以告诉模型该化学结构是否具有抗菌性。这个模型是在许多这样的例子中训练出来的。如果你给它任何新的分子、新的原子和化学键排列，它就能告诉你该化合物被预测为抗菌的概率。"为了弄清该模型是如何做出预测的，研究人员采用了一种被称为蒙特卡洛树搜索的算法，这种算法已被用来帮助使其他深度学习模型（如AlphaGo）更易于解释。这种搜索算法不仅能让模型对每种分子的抗菌活性做出估计，还能预测该分子的哪些亚结构可能会产生这种活性。人工智能驱动的药物发现过程为了进一步缩小候选药物的范围，研究人员又训练了三个深度学习模型，以预测化合物是否对三种不同类型的人体细胞有毒。通过将这些信息与抗菌活性预测相结合，研究人员发现了既能杀死微生物，又能对人体产生最小不良影响的化合物。利用这组模型，研究人员筛选了大约 1200 万种化合物，所有这些化合物都可以在市场上买到。根据分子中的化学子结构，模型从这些化合物中识别出了五种不同类别的化合物，这些化合物预计对 MRSA 具有活性。有希望的成果和未来方向研究人员购买了大约 280 种化合物，并对它们进行了针对在实验室培养皿中生长的 MRSA 的测试，从而确定了同一类中的两种似乎非常有希望成为候选抗生素的化合物。在两种小鼠模型（一种是 MRSA 皮肤感染模型，另一种是 MRSA 全身感染模型）的测试中，每种化合物都能将 MRSA 的数量减少 10 倍。实验发现，这些化合物似乎通过破坏细菌在细胞膜上维持电化学梯度的能力来杀死细菌。许多关键的细胞功能都需要这种梯度，包括产生 ATP（细胞用来储存能量的分子）的能力。柯林斯实验室在 2020 年发现的一种候选抗生素Halicin似乎也是通过类似的机制发挥作用的，但它对革兰氏阴性细菌（细胞壁较薄的细菌）具有特异性。MRSA 是一种革兰氏阳性细菌，细胞壁较厚。Wong说："我们有相当有力的证据表明，这种新的结构类药物通过选择性地消散细菌中的质子动力，对革兰氏阳性病原体具有活性。这些分子选择性地攻击细菌细胞膜，而不会对人类细胞膜造成实质性损害。我们大幅增强的深度学习方法使我们能够预测这一类新结构的抗生素，并发现它对人类细胞没有毒性。"研究人员与Phare Bio 分享了他们的研究成果，Phare Bio 是柯林斯等人创办的非营利组织，也是抗生素人工智能项目的一部分。该非营利组织目前计划对这些化合物的化学特性和潜在临床用途进行更详细的分析。与此同时，柯林斯的实验室正在根据新研究的结果设计更多的候选药物，并利用这些模型寻找能杀死其他类型细菌的化合物。Wong说："我们已经在利用基于化学子结构的类似方法来重新设计化合物，当然，我们也可以随时采用这种方法来发现针对不同病原体的新型抗生素。"编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：