抗生素耐药性危机与公共卫生威胁 - 2021年全球471万例死亡与细菌抗生素耐药性相关，其中114万例直接归因于抗生素耐药性[2] - 美国疾控中心将淋病奈瑟菌和金黄色葡萄球菌列为"紧急"和"严重"威胁，因对现有抗生素产生广泛耐药性且缺乏新治疗手段[5] - 1980年至2003年间全球前15大制药公司仅开发出5种抗菌药物，凸显新结构化合物需求紧迫性[5] 生成式人工智能在抗生素开发中的突破 - 研究团队开发生成式AI平台，通过基于片段的CReM方法和无约束的VAE方法设计新型抗生素分子[8] - 平台生成超过3600万种未记录抗菌活性化合物，从中合成24种化合物，7种显示选择性抗菌活性[8] - 两种先导化合物NG1和DN1对多重耐药菌株具杀菌效力，作用机制各异，在小鼠模型中杀菌速度超过万古霉素[8] 技术方法与创新应用 - 深度学习中的图神经网络（GNN）将化学结构表示为数学图，通过消息传递操作预测分子抗菌活性概率[6] - 生成式AI突破已知化学空间限制，理论化学空间包含约10^60种化合物，而最大计算机模拟库仅含10^11种[7] - 遗传算法与变分自编码器实现基于片段设计和从头设计，为探索化学空间未知领域提供平台[10][11] 研究成果与实验验证 - 先导化合物显著降低淋病奈瑟菌感染和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌皮肤感染小鼠模型的细菌负荷量[8] - 化合物对人类细胞显示安全性，且对耐药菌株表现出独特作用模式[3][10] - 研究方法增强在化学空间中寻找候选抗生素的能力，为应对抗生素耐药性危机提供新武器[7][11]