最近，麻省理工大学的科学家们利用人工智能技术取得了突破性的发现，发现了一种新的抗生素类别，用于对抗耐药性金葡萄球菌（MRSA）。60年来的抗生素研究已经有60多年没有取得重要的进展了，这是60年来发现的
麻省理工大学的研究团队训练了一个扩大的深度学习模型，使用扩展的数据集，评估了约39000种化合物对MRSA的抗生素活性。他们的方法结合了抗微生物活性预测和毒性评估，以识别对细胞危害最小的有效化合物。杏彩体育下载模型不仅预测了哪些化合物可能作为抗生素有效，还评估了它们对人类细胞的潜在毒性。这种双重方法有助于识别既对细菌有效又对人类安全的化合物。
通过训练有素的AI模型，研究人员筛选了大约1200万种现有的商业化合物，并从中获得了大约280种新的抗生素候选物。这种方法使他们从同一类别中识别出两种有前途的候选抗生素。在涉及两种小鼠模型的实验中，这些化合物中的每一种都将 MRSA 数量减少了10倍。
该研究团队的目标是揭开深度学习模型的“黑箱”，以便更深入地了解模型是如何学习并预测某些分子会成为良好抗生素的。
MRSA是一种特别的细菌，对多种常用抗生素有抵抗力，这使得它引起的感染难以治疗。据欧洲疾病预防和控制中心 （ECDC） 的数据，欧盟每年发生近150000例 MRSA 感染，而该地区每年有近35000人死于抗菌药物耐药染。
MRSA感染的特点和严重性如下:MRSA可以导致多种类型的感染，从轻微的皮肤感染发展到更严重的健康问题。它对多种常用的抗生素产生了耐药性，因此预防和控制措施非常重要。因此，针对MRSA的新抗生素的发现对于医学领域来说是一个重要的进步，因为它提供了一个新的工具来对抗这种难以治疗的细菌。
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事实证明，人工智能的使用将改变医学领域的游戏规则，目前该技术正在帮助科学家开发出60年来首个新型抗生素。人工智能技术的应用在医学领域取得了重大突破，帮助科学家发现了针对抗药性金葡萄球菌的新型抗生素。在两种小鼠模型的实验中——一种是MRSA皮肤感染，另一种是MRSA系统染——这些化合物分别将MRSA数量减少了10倍。
随着细菌不断进化以抵抗抗生素的影响，细菌感染的治疗变得更加具有挑战性。过度和滥用抗生素使“抗生素耐药”问题变得更加严重。根据MIT研究的主要合著者之一FelixWong的说法，该研究将帮助“打开黑匣子”，帮助其他研究人员了解深度学习模型的工作原理。
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麻省理工学院的一组领导者和学者组成的临时委员会发布了一系列关于人工智能治理的政策文件，旨在为美国政策制定者提供资源，制定更好的人工智能监管框架。主要政策文件名为《美国人工智能治理框架:打造安全繁荣的人工智能行业》，建议可以通过扩展现有的美国政府机构来监管AI工具，并强调了定义AI工具目的的重要性，以便制定相应的监管规定。委员会希望弥合对人工智能持激进态度和持担忧态度的人之间的鸿沟，通过倡导技术的进步伴随着适当的监管，推动人工智能行业的健康发展。
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