該模型不僅創造了新的藥物結構，還提供了化學合成的詳細配方，使化學家能夠在實驗室中合成這些藥物。

隨著全球每年近500萬人因抗生素耐藥性失去生命，尋找新的抗生素解決方案已成為當務之急，生成式AI在抗生素研發領域獲得突破性進展。

據斯坦福醫學院3月28日報道，斯坦福醫學院和麥克馬斯特大學研究人員在該方面取得重要進展，他們開發了一種名為SyntheMol的AI模型，可以為化學家在實驗室合成藥物并創建配方。

該模型創造性地設計了六種針對耐藥性細菌株Acinetobacterbaumannii的新藥，這種細菌是導致抗生素耐藥性相關死亡的主要病原體之一，該模型不僅創造了新的藥物結構，還提供了化學合成的詳細配方，使化學家能夠在實驗室中合成這些藥物。

據斯坦福計算科學博士生KyleSwanson描述：

化學空間中可能存在近10^60種藥物樣分子，而目前已知的1億種化合物只是冰山一角。SyntheMol模型通過利用超過130000個分子構建模塊和一系列經過驗證的化學反應，成功地在不到9小時內生成了約25000種可能的抗生素及其合成配方。

生成式AI的獨特之處在于其“幻覺”，即能夠創造出全新的、自然界中未曾出現過的分子。然而，為了確保這些分子能夠在實驗室中被合成，研究人員對SyntheMol的活動進行了必要的限制和引導。

研究人員成功通過與烏克蘭化學公司Enamine的合作，合成了70種潛在化合物中的58種，并在實驗室測試中發現其中六種能夠有效殺死耐藥性A.baumannii菌株，這些新化合物還對其他多種耐藥性傳染病菌具有抗菌活性。

生物醫學數據科學副教授、該研究的共同高級作者JamesZou博士強調了快速開發新型抗生素的公共健康需求。他表示：

盡管自然界中存在大量潛在的有效藥物分子尚未被發現和測試，但通過AI的力量，研究人員現在能夠設計出全新的分子。