麻省理工学院的研究人员利用一种被称为深度学习的人工智能，发现了一类化合物，可以杀死一种耐药细菌，这种细菌每年在美国造成1万多人死亡。在该新项研究中，研究人员表明，这些化合物可以杀死在实验室培养皿和两种MRSA感染小鼠模型中生长的耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）。这些化合物对人体细胞的毒性也很低，这使它们成为特别好的候选药物。

　　为了进一步缩小候选药物的范围，研究人员训练了另外三个深度学习模型，以预测这些化合物是否对三种不同类型的人类细胞有毒。通过将这些信息与抗菌活性的预测相结合，研究人员发现了可以杀死微生物，同时对人体的不良影响最小的化合物。利用这组模型，研究人员筛选了大约1200万种化合物，所有这些化合物都是商用的。从这一集合中，模型根据分子内的化学亚结构，从五个不同类别中鉴定出了被预测具有抗MRSA活性的化合物。在两种小鼠模型的测试中，一种是MRSA皮肤感染，另一种是耐甲氧西林金黄色葡萄球菌全身感染，这些化合物中的每一种都将耐甲氧基金黄色葡萄菌种群减少了10倍。这项新研究的一个关键创新是，研究人员还能够弄清楚深度学习模型用于预测抗生素效力的信息种类。这些知识可以帮助研究人员设计出比模型确定的药物效果更好的其他药物。

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