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（JamesCollins）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-AIProject）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（JameelClinic）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PhareBio分享了他们的研究成果，PhareBio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：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1426194.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1426194.htm

临床试验显示益生菌可以预防危险的耐药超级细菌感染

临床试验显示益生菌可以预防危险的耐药超级细菌感染金黄色葡萄球菌可以在许多人的鼻子、肠道和皮肤上找到，而且在大多数情况下它在那里是无害的。但是，如果它进入伤口、血液、肺部或其他不应该出现的地方，它就会引起严重的感染。更糟糕的是，它对抗生素的耐药性越来越强，其中一种特别危险的形式叫做耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）或"金色葡萄球菌"成为一种常见的医院获得性感染。减少体内的无害菌群被认为是减少严重感染风险的一种方式，但使用抗生素这样做并不理想，因为它可能会助长进一步的抗药性，也会消灭肠道内的好细菌。在这项新的研究中，美国国家过敏和传染病研究所（NIAID）的研究人员调查了使用益生菌代替。在之前的研究中，该团队发现另一种名为枯草芽孢杆菌的细菌产生的某些分子干扰了金黄色葡萄球菌的感应系统，从而阻止后者的生长。枯草芽孢杆菌已经作为人类益生菌使用。在新的临床试验中，115名自然承载金黄色葡萄球菌菌落的参与者每天被给予枯草杆菌或安慰剂，为期30天。之后，研究人员评估了他们鼻子和肠道中的细菌水平，并将其与试验开始时的水平进行比较。结果发现那些接受益生菌的人看到他们肠道中的金黄色葡萄球菌数量减少了96.8%，鼻子中的金黄色葡萄球菌数量减少了65.4%。同时，在对照组中没有发现任何变化。"我们使用的益生菌并没有'杀死'金黄色葡萄球菌，但它特别强烈地削弱了其定植能力，"试验的首席研究员迈克尔-奥托博士说。"我们认为我们可以针对'坏的'金黄色葡萄球菌，同时使微生物群的组成保持不变"。该团队说，该技术可能是对金黄色葡萄球菌感染风险较高的人的一种有效预防治疗。由于枯草杆菌已经被广泛用作益生菌，因此长期使用它比抗生素要安全得多。研究人员正计划用另一项试验来跟进，在更长的时间内测试更多的人。该研究发表在《柳叶刀微生物》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1339759.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1339759.htm

内溶酶 - 细菌对抗生素耐药问题的解决方案？

内溶酶-细菌对抗生素耐药问题的解决方案？虽然金黄色葡萄球菌是人类微生物群的一个正常部分，但它也能引起一系列的感染，从轻微的皮肤感染到危及生命的疾病，如肺炎和血流感染。这种细菌以其发展抗生素耐药性的能力而闻名，使其成为医疗保健环境中的一个重要问题。然而，随着越来越多的葡萄球菌对抗生素产生耐药性，人们越来越担心。这种菌株通常被称为多重耐药金黄色葡萄球菌或MRSA，可导致难以控制和治疗的感染。“抗生素耐药性是一个日益严重的问题，尤其是在全球范围内。当这种相对简单的感染突然无法用抗生素治疗时，情况可能会变得严重，有时甚至危及生命，”哥本哈根大学LEO基金会皮肤免疫学研究中心的NielsØdum教授说。因此，全世界都在投入大量资源来对抗金黄色葡萄球菌感染的抗生素耐药性，一项针对皮肤淋巴瘤患者的新研究取得了积极成果。一种称为细胞内溶酶的新物质已被证明能够杀死耐药和非耐药金黄色葡萄球菌。这一发现对免疫系统较弱的患者来说是个好消息，金黄色葡萄球菌感染对他们来说可能会很严重，最坏的情况下甚至会致命。但它也增加了我们对其他治疗形式的了解。“对于患有重病的人，例如皮肤淋巴瘤、葡萄球菌可能是一个巨大的、有时无法解决的问题，因为许多人感染了一种对抗生素有耐药性的金黄色葡萄球菌，”NielsØdum说并补充道：“这就是为什么我们小心翼翼地不给每个人都使用抗生素，因为我们不想面对更具耐药性的细菌。因此，重要的是我们要找到新的方法来治疗——尤其是预防——这些感染。”一种新物质可能是答案在一些患者中，金黄色葡萄球菌会导致癌症恶化。尽管抗生素在某些情况下似乎有效，但它并非没有问题。“我们可以看出，给严重感染的患者服用高剂量的抗生素可以改善他们的健康、皮肤和癌症症状。但是一旦我们停止给他们服用抗生素，症状和葡萄球菌就会迅速复发。患者会经历许多不良反应，有些人可能会感染耐药菌，”NielsØdum说。因此，治疗金黄色葡萄球菌可能很棘手。在最坏的情况下，癌症患者可能死于医生无法治疗的感染。这就是细胞内溶酶发挥作用的地方，因为这种新物质可能是解决耐甲氧西林金黄色葡萄球菌等抗生素耐药性的一部分。“这种特殊的细胞内溶素是一种全新的人工产生的酶，经过多次改进并设计为一种新药，”该研究的第一作者、博士后EmilPallesen解释说。“这种酶的伟大之处在于它被设计用来穿透金黄色葡萄球菌的壁。这使它能够瞄准并杀死有害的葡萄球菌，而不会伤害无害的皮肤细菌。”这就是研究人员决定测试新物质的原因；他们希望它能够杀死耐药和非耐药葡萄球菌。“我们一直在从患者的皮肤样本上测试这种物质，它似乎确实可以杀死患者的金黄色葡萄球菌。内溶素不关心细菌是否对抗生素有耐药性，因为它的作用方式与抗生素不同，”NielsØdum表示：“真正的好消息是，我们的实验室测试表明细胞内溶素不仅能根除金黄色葡萄球菌，还能根除金黄色葡萄球菌；它们还抑制了促进癌症生长的能力。”...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1362875.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1362875.htm

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YogeshSurendranath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（NoahLewis）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RyanBisbey、麻省理工学院研究生KarlWestendorff和耶鲁大学研究科学家AlexanderSoudackov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：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1424095.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1424095.htm

麻省理工学院首次控制量子随机性

麻省理工学院首次控制量子随机性想象一下，平静的海面突然起了波浪--这与量子层面的真空中发生的情况类似。在此之前，科学家们已经利用这些波动生成了随机数。它们也是量子科学家在过去一百年中发现的许多迷人现象的原因。利用真空波动生成可调谐随机数的实验装置。图片来源：CharlesRoques-Carmes、YannickSalamin麻省理工学院博士后CharlesRoques-Carmes和YannickSalamin、麻省理工学院教授MarinSoljačić和JohnJoannopoulos及其同事最近在《科学》（Science）杂志上发表了一篇论文，对上述发现进行了描述。传统上，计算机以确定性的方式运行，按照一系列预定义的规则和算法逐步执行指令。在这种模式下，如果多次运行相同的操作，总会得到完全相同的结果。这种确定性方法为我们的数字时代打下了基础，但也有其局限性，尤其是在模拟物理世界或优化复杂系统时，这些任务往往涉及大量的不确定性和随机性。从量子真空中生成可调随机数的艺术插图。图片来源：陈磊这就是概率计算概念发挥作用的地方。概率计算系统利用某些过程的内在随机性来执行计算。它们不会只提供一个"正确"的答案，而是提供一系列可能的结果，每个结果都有其相关的概率。这使它们非常适合模拟物理现象和解决优化问题，因为在这些问题中可能存在多种解决方案，而对各种可能性的探索可以找到更好的解决方案。工作的主要作者之一CharlesRoques-Carmes博士正在操作实验系统。图片来源：AnthonyTulliani然而，概率计算的实际应用在历史上一直受到一个重大障碍的阻碍：缺乏对量子随机性相关概率分布的控制。不过，麻省理工学院团队开展的研究揭示了一种可能的解决方案。具体来说，研究人员已经证明，向光学参量振荡器（一种自然生成随机数的光学系统）注入微弱的激光"偏压"，可以作为"偏压"量子随机性的可控源。"尽管对这些量子系统进行了广泛的研究，但非常微弱的偏置场的影响尚未得到探索，"该研究的研究员CharlesRoques-Carmes说。"我们发现的可控量子随机性不仅让我们能够重新审视量子光学中已有几十年历史的概念，而且还为概率计算和超精确场传感开辟了潜力。"该团队成功展示了操纵与光参量振荡器输出状态相关的概率的能力，从而创造了有史以来第一个可控光子概率位（p-bit）。此外，该系统还显示出对偏置场脉冲时间振荡的敏感性，甚至远低于单光子水平。工作的主要作者之一YannickSalamin博士正在操作实验系统。资料来源：AllysonMacBasino团队另一位成员YannickSalamin说："我们的光子p比特生成系统目前可以每秒生成10,000个比特，每个比特都可以遵循任意的二项分布。我们预计，这项技术将在未来几年不断发展，从而产生更高速率的光子p位，并实现更广泛的应用。"麻省理工学院的MarinSoljačić教授强调了这项工作的广泛意义："通过使真空波动成为可控元素，我们正在推动量子增强概率计算的发展。在组合优化和晶格量子色动力学模拟等领域模拟复杂动力学的前景非常令人兴奋"。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1382749.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1382749.htm