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利用合成生物学和人工智能应对全球抗菌素耐药性威胁
在抗生素过度使用和滥用的推动下，耐药感染呈上升趋势，而新抗菌工具的开发速度却放缓。
来源:MIT新闻 - 人工智能James J. Collins 是麻省理工学院医学工程与科学的 Termeer 教授，也是安利捷健康机器学习诊所的联合负责人，他正在开展一个多学科研究项目，将合成生物学和生成人工智能应用于全球日益严重的抗菌素耐药性 (AMR) 威胁。
该研究项目由 Jameel Research（Abdul Latif Jameel International 网络的一部分）赞助。麻省理工学院生物工程系和医学工程与科学研究所的最初为期三年、耗资 300 万美元的研究项目重点开发和验证针对关键病原体的可编程抗菌药物。
由于抗生素的过度使用和滥用，抗菌药物耐药性加速了耐药感染的增加，而新抗菌工具的开发却放缓了。全世界都感受到了这种影响，特别是在低收入和中等收入国家，这些国家的诊断基础设施有限，导致治疗延误或无效。
该项目的重点是开发新一代靶向抗菌药物，利用人工智能设计小蛋白质来禁用特定细菌功能。这些设计分子将由工程微生物生产和传递，提供比传统抗生素更精确、适应性更强的方法。
“这个项目反映了我的信念，即应对抗菌素耐药性既需要大胆的科学想法，又需要一条影响现实世界的途径，”柯林斯说。 “贾米尔研究中心热衷于通过支持麻省理工学院的创新、可转化研究来解决这场危机。”