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宪法人工智能：人工智能反馈带来的无害性
此图显示了根据众包工作者的模型比较计算出的无害性与有用性 Elo 分数（分数越高越好）。它显示了帕累托改进（即双赢局面），其中宪法 RL 比标准 RLHF 更有帮助，也更无害。
油蝇，Helaeomyia petrolei C. 1899，一种无害而独特的双翅目昆虫
Helaeomyia petrolei C. ，以前名为 Psilopa petrolei ，是一种不为人熟知的双翅目昆虫，可能因为其分布范围有限。它属于 Ephydridae 科。这种蝇类具有极端嗜好性，原产于美国，最早是在加利福尼亚州洛杉矶县拉布雷亚沥青坑的原油中发现的。H. petrolei 的独特之处主要在于它能耐受恶劣的水生环境（原油池）。该物种的幼虫会从石油池中摄取大量沥青，而不会产生任何不良影响。它们的肠道微生物也能耐受溶剂。尽管昆虫学家在 100 多年前就发现了这种蝇类，但人们并没有太多关注它。它仍有许多有趣的方面有待解开。本综述的目的是整理关于这种不受欢迎的双翅目昆虫的现有信息，并利用获得的信息进行学术、制药和工业应用，并鼓励对这种稀有物种进行进一步研究。本综述中讨论的溶剂耐受性有利于生物修复。因此，应利用 H. petrolei 和其他嗜极物种中耐溶剂的微生物群落的潜在制药和工业应用来获得诺贝尔科学发现。关键词：Helaeomyia petrolei、油蝇、嗜极生物、原油。引言昆虫在每一个可以想象的环境中都大量存在，无论是水生的还是陆地的。一些昆虫目，尤其是无处不在的双翅目，已经征服了水生环境并在所有大陆的水生生态系统中定居（Alder 和
如何引用本文：Raffa, RB、Pergo- lizzi Jr.、JV、Miller, T. 和 Motto, D. (2022) 评论：由无害药物开发 AI（人工智能）算法设计的意外新型化学武器剂。药理学与药学，13，225-229。https://doi.org/10.4236/pp.2022.137018
“生成”模型[图2]的设计目的是在一系列反馈迭代中，积极属性如疗效和可用药性会得到“奖励”，消极属性——尤其是毒性——会受到“惩罚”，从而优化结果（潜在的候选药物）。化学结构候选物可以从各种来源获得，包括化学库、药物化学见解、天然产物、从头计算机设计（计算机模拟）或其他。[8] [11] [14] 在正常过程中，简单地说，候选化合物（真实的或虚拟的）经过：1）对治疗目标的疗效进行筛选和评分（评级）；2）对与ADME（吸收、分布、代谢和消除）和潜在药物间相互作用（DDI）相关的理想药物特性进行筛选和评分；3）对潜在的不良毒理学作用进行筛选和评分。预测疗效和毒性分离度较低（治疗指数低，TI）的候选结构不太可能成为候选药物，但通过迭代人工智能算法，可以逐步实现更好、更安全的可能性（即更高的疗效和更低的毒性）。
对医院环境中注射无害药物的机器人进行无菌配制的微生物学验证
摘要 目的 根据 ISO 和欧盟 GMP 标准，设计和执行全面的微生物验证方案，以评估医院药房环境中的全新无菌配药机器人。方法通过使用接触板、拭子和颗粒物监测的微生物空气和表面质量评估对机器人的 A 级内部环境进行鉴定。为了评估微生物净化过程的有效性，使用了针对铜绿假单胞菌、金黄色葡萄球菌、枯草芽孢杆菌孢子和白色念珠菌的紫外线挑战试验。使用挑战性培养基填充测试来验证无菌处理。结果 3 小时后，没有微生物保持活力。设备内部的监测表明完全没有微生物。培养基填充测试始终为阴性。结论 根据我们的研究结果，APOTECAunit 满足医院药房和整个制药行业先进无菌处理的要求，与传统的肠外制剂生产程序相比，在患者安全方面具有优势。从微生物角度来看，该协议已被证明是一种全面而有价值的工具，可用于验证无菌配制技术。这项研究可能成为制定污染控制策略的重要基准，例如，在药品制造的 GMP 性能鉴定中，这是必需的。
