青黴素的發現是20世紀最重要的科學突破之一，因為以前致命的感染變得容易治療。但幾十年過去瞭，這些好處開始出現動搖。
像所有的生物一樣，細菌也是隨著環境的變化而進化的--所以當我們給它們的環境（即我們的身體）註入藥物時，細菌中的一些精英分子想出如何保護自己隻是時間問題。如果有足夠的時間和持續抗生素的使用，剩下的微生物將會是那些對藥物有基因免疫力的微生物。
這就是我們發現自己的處境越來越艱難的原因，我們現在隻剩下很少一些抗生素種類作為最後防線--而令人擔憂的是，即使是那些防線也開始失效瞭。如果沒有新的抗生素或其他治療方法，科學傢們預測，到2050年，曾經輕微的感染就可能每年奪走多達1000萬人的生命。
更糟糕的是，開發新藥需要數年時間，並且涉及大量的試錯，潛在的分子是由無數可能的化學組合組成的。值得慶幸的是，這正是人工智能所擅長的工作，因此IBM開發瞭一個新系統來為我們篩選這些數字。
IBM研究團隊創建瞭一個人工智能系統，它在探索整個分子配置的可能性空間方面速度更快。首先，研究人員從一個名為深度生成式自動編碼器的模型開始，該模型主要是檢查一系列的肽序列，捕捉它們的功能和組成它們的分子的重要信息，並尋找與其他肽的相似性。
IBM研究創造的一種新型抗菌肽的AI計算模型
接下來他們應用瞭一個名為 "控制潛在屬性空間采樣"（CLaSS）的系統。該系統使用收集到的數據，並生成具有特定、所需屬性的新肽分子。在這種情況下，就是抗菌效果。
但當然，殺滅細菌的能力並不是抗生素的唯一要求，它還需要在人群當中安全運用，並且最好能在一系列細菌類別中發揮作用。因此，人工智能生成的分子會通過深度學習分類器運行，以剔除無效或有毒的組合。
在48天的時間裡，AI系統識別、合成和實驗瞭20種新的抗生素候選肽。其中有兩種特別被證明是特別有前途的--它們通過在蟲子的外膜上打孔，對兩大類（革蘭氏陽性和革蘭氏陰性）的一系列細菌都有很強的效力。在細胞培養和小鼠試驗中，它們的毒性也很低，似乎不太可能導致大腸桿菌的進一步耐藥。
這兩種新的抗生素候選物本身就足夠令人興奮，但它們被發現的過程才是真正的突破。能夠更快速、更高效地開發和測試新的抗生素，有助於防止回到抗生素發明之前的噩夢場景。
這項研究發表在《自然》雜志上。
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