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我们如何使用人工智能发现新抗生素

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    我们要如何击败新型冠状病毒？
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    通过使用我们最好的工具：
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    我们的科学和技术。
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    在我的实验室中，
    我们正在使用人工智能
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    和合成生物学的工具，
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    加快与这场疫情的战斗。
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    我们工作的初衷
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    是想解决抗生素耐药性的危机。
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    我们的项目试图利用
    机器学习的力量
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    补充我们的抗生素“弹药库”，
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    并避免会造成全球性危害的
    后抗生素时代。
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    重要的是，同样的技术能用来寻找
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    可以帮助我们应对当前疫情的
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    抗病毒化合物。
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    机器学习正在颠覆
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    传统的药物开发模型。
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    通过这种方法，
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    我们不再需要在实验室里
    一个接一个费力地测试
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    成千上万
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    现有分子的效力，
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    而是可以训练电脑探索更大的、
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    基本上涵盖了所有
    可能合成的分子的空间。
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    因此，相比在“海底捞针”，
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    我们可以使用计算能力
    这块“巨型磁铁”，
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    同时在几个“海”底
    捞很多很多根“针”。
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    我们的早期尝试
    已经取得了一些成功。
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    最近，我们使用机器学习
    发现了新的抗生素，
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    可以帮助我们抵御
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    可能伴随 SARS-CoV-2 冠状病毒感染
    发生的细菌感染。
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    两个月前，TED 的“大胆计划”
    （Audacious Project）
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    批准了我们的资金申请，
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    这将大规模扩展我们的工作，
    目标是在未来的七年里，
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    发现七类新型抗生素，
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    以对抗世界上七种
    致命的病原体细菌。
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    在此说明一下：
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    在过去三十年内，人类发现的
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    新型抗生素的数量为零。
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    虽说寻找新的抗生素
    是为了我们的中期未来，
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    新型冠状病毒构成了
    迫在眉睫的致命威胁，
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    我很高兴能跟大家宣布，
    我们认为可以使用相同的技术
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    寻找对抗这种病毒的治疗手段。
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    那么我们该怎么做呢？
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    我们正在创建一个
    化合物训练库，
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    并与合作者一起，用这些分子处理
    被 SARS-CoV-2 感染的细胞，
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    看看哪个分子表现出了有效的活性。
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    这些数据将用于训练
    一个机器学习模型，
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    这个模型将被应用于包含
    超过十亿个分子的计算机模拟数据库，
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    以寻找潜在的新型抗病毒化合物。
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    我们将合成并测试
    算法预测出的最优分子，
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    并让最有潜力的备选分子
    进入临床实验。
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    听起来是不是过于美好了？
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    并非如此。
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    抗生素人工智能项目的设立
    是基于我们的概念验证研究，
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    这项研究最终发现了
    一种新型广谱抗生素，
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    叫做 Halocin。
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    Halocin 具有强大的抗菌活性，
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    能杀死几乎所有
    对抗生素耐药的病原体细菌，
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    包括无法治疗的多重耐药感染。
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    重要的是，与目前的抗生素相比，
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    细菌对 Halocin
    产生耐药性的频率
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    非常低。
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    我们在实验室里测试了
    细菌对 Halocin
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    以及环丙沙星（Cipro）
    产生耐药性的能力。
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    结果发现，
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    仅仅一天后，细菌就对
    环丙沙星产生了耐药性。
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    而对于 Halocin，
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    经过一天后，
    细菌没有产生任何耐药性。
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    不可思议的是，
    甚至在 30 天后，
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    我们也没有发现细菌
    对 Halocin 产生任何耐药性。
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    在这个试点项目中，我们首先对大肠杆菌
    测试了大约 2500 种化合物。
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    这个训练集包括了已知的抗生素，
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    例如环丙沙星和青霉素，
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    以及许多不是抗生素的药物。
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    我们用这些数据来训练模型，
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    让它学习与抗菌活性
    有关的分子特征。
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    然后我们把这个模型
    应用到由数千个分子组成的
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    药物再定位数据库上，
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    并要求模型识别
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    被预测具有抗菌性能
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    但长得不像现有抗生素的分子。
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    有趣的是，数据库里
    只有一个分子符合这些条件，
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    那个分子就是 Halocin。
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    由于 Halocin 看起来
    不像任何现有的抗生素，
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    人类，包括抗生素专家，
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    都不可能以这种方式
    发现 Halocin 的。
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    想象一下，我们能如何使用这项技术
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    对抗 SARS-CoV-2。
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    还不止这些。
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    我们也在使用合成生物学的工具
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    修补 DNA 和其他细胞成分，
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    为人类服务，比如对抗 COVID-19。
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    值得一提的是，我们正在努力开发
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    可作为快速诊断测试的防护口罩。
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    它的原理是什么？
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    我们最近发现
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    你可以从活细胞中
    提取出细胞成分，
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    然后把它连同 RNA 检测器
    在试纸上进行冷冻干燥，
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    从而制作出廉价的
    埃博拉和寨卡病毒诊断测试工具。
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    在通过添加患者的样本，
    如血液或唾液进行重新溶解后，
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    RNA 检测器就能被激活。
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    事实证明，除了纸制品，
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    这项技术还可以应用于
    其他材料，包括布料。
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    对于 COVID-19 疫情，
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    我们正在设计
    针对病毒的 RNA 检测器，
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    然后把它们和所需的细胞成分一起
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    在口罩的面料上进行冷冻干燥，
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    简单的呼吸行为
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    连同呼出的水蒸气，
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    就可以激活测试。
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    如果患者感染了 SARS-CoV-2，
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    口罩就会产生荧光信号，
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    可以通过简单廉价的
    手持设备检测出来。
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    一两个小时内，病人就能得到
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    安全、准确、无接触的诊断。
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    我们也在使用合成生物学
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    设计 COVID-19 的备选疫苗。
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    我们正在重新利用卡介苗，
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    这种疫苗在近一个世纪前
    就被用来预防结核病。
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    这是一种减毒活疫苗，
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    我们通过生物工程
    让它表达 SARS-CoV-2 抗原，
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    以此来触发免疫系统
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    产生保护性抗体。
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    重要的是，卡介苗可大规模生产，
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    并且它的安全性在所有
    有记录的疫苗中是最好的。
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    借助合成生物学与人工智能的工具，
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    我们可以打赢
    和新型冠状病毒的战争。
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    这项工作尚处于初期阶段，
    但它的前景是真实的。
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    在人类智慧与超级细菌基因的战斗中，
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    科学和技术能给予我们重要的优势，
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    帮助我们取得胜利。
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    谢谢。
Title:
我们如何使用人工智能发现新抗生素
Speaker:
吉姆·柯林斯
Description:

在冠状病毒大流行之前，生物工程师吉姆·柯林斯（Jim Collins）和他的团队将人工智能的力量与合成生物学相结合，以对抗另一种迫在眉睫的危机：对抗生素有耐药性的超级细菌。柯林斯解释了他们如何集中精力，开始开发一系列工具和抗病毒化合物来帮助抗击 COVID-19——并分享了他们在未来七年内发现七类新型抗生素的计划。 （这项雄心勃勃的计划是 TED 激励和资助全球变革的举措“大胆计划”的一部分。）
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
07:15

Chinese, Simplified subtitles

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