畫畫大材小用 AI生成兩全新抗生素🧠

🧪 AI點樣幫手設計新藥？

MIT嘅研究團隊由James Collins教授領導，佢係MIT生物工程系同醫學工程科學研究所（IMES）嘅Termeer講座教授。佢哋用咗兩種生成式AI模型，分別係：

• 🧩 CReM（Chemically Reasonable Mutations）：根據已知有效片段改造分子結構
• 🧠 F-VAE（Fragment-based Variational Autoencoder）：由頭設計全新分子

研究團隊先用AI生成咗超過3,600萬個可能嘅化合物，然後用機器學習模型篩選出具抗菌活性嘅候選者[2]。

🔍 對抗淋病：NG1誕生！

• 研究人員喺4,500萬個化學片段中，搵到一個叫「F1」嘅片段
• 經AI設計出7百萬個F1衍生分子
• 最終成功合成出「NG1」，喺老鼠模型同細胞實驗中有效殺死淋病菌[3]
• NG1針對細菌外膜蛋白LptA，係一個未被現有抗生素針對過嘅新靶點[4]

🛡️ 對抗MRSA：DN1登場！

• AI自由設計出2,900萬個分子
• 篩選後成功合成22個，其中6個對MRSA有強效
• DN1喺老鼠皮膚感染模型中表現出色，具廣泛破壞細菌膜嘅能力[5]

🧭 點解呢個研究咁重要？

📉 根據世界衛生組織估計，每年有接近5百萬人死於抗藥性細菌感染[6]。而過去45年，FDA只批准咗幾十款新抗生素，大部分都係舊藥改良版[1]。

MIT今次研究唔止設計咗新藥，仲展示咗AI喺藥物研發上嘅潛力：

• 🌌 擴展化學空間：探索以前無法接觸嘅分子結構
• 🧠 加快篩選速度：由幾千萬個分子中揀出有效候選者
• 🧪 精準設計：針對新靶點，減少副作用風險

Collins教授話：「我哋嘅工作展示咗AI喺藥物設計方面嘅力量，令我哋可以探索以前無法接觸嘅化學空間。」[1]

🧤 AI藥物革命，香港準備好未？

呢項研究已經由非牟利機構Phare Bio接手，準備進一步優化藥物結構，並擴展至其他病原體，例如結核桿菌（Mycobacterium tuberculosis）同綠膿桿菌（Pseudomonas aeruginosa）[4]。

呢個突破意味住未來有機會用AI設計嘅新藥對抗本地常見嘅抗藥性感染。喺醫療科技日新月異嘅今日，AI唔再只係「玩具」，而係「救命工具」🦠💊。

資料來源：

[1] MIT News, “Using generative AI, researchers design compounds that can kill drug-resistant bacteria”, August 14, 2025. Link
[2] Technology Networks, “AI-Designed Antibiotics Show Promise Against Drug-Resistant Bacteria”, August 14, 2025. Link
[3] MSN Health, “Researchers Used AI To Kill Drug-Resistant Bacteria”, August 15, 2025. Link
[4] Cell Journal, Krishnan A, Anahtar MN, Valeri JA, et al. “A generative deep learning approach to de novo antibiotic design”, 2025. DOI: 10.1016/j.cell.2025.07.033
[5] DPA on the Net, “Generative AI discovers new ways to kill superbugs”, August 15, 2025. Link
[6] Phys.org, “Generative AI designs compounds that can kill drug-resistant bacteria”, August 14, 2025. Link