安大略省初创公司如何利用AI对抗超级细菌

How an Ontario Startup Is Fighting Superbugs With AI

加拿大人对超级细菌的担忧不够。随着细菌对有限的抗生素库产生免疫力，新的治疗方法将很快成为必需。否则，常规的医疗程序将变得不可能，常见的感染将变得致命，每年将有数千万人死于曾经可以治愈的感染。超级细菌是微小的时间炸弹。幸运的是，像乔恩·斯托克斯这样的研究人员正在努力更快地将新抗生素推向市场。斯托克斯是安大略省汉密尔顿市麦克马斯特大学的34岁生化助理教授，他负责两个互补项目。一个是斯托克斯实验室，他和一群本科生和研究生使用人工智能大幅加快抗生素的发现速度。第二个是他于2023年创立的生物化学公司Stoked Bio，旨在将实验室的发现商业化，从而补充几乎耗尽的抗生素管线。在这里，斯托克斯谈到了他的工作，对抗抗生素耐药性的高风险战斗，以及为什么医疗AI可能是我们对抗细菌的转折点。

抗生素耐药性有多严重？

让我给你个惊喜吧。我们今天使用的大多数抗生素是在20世纪40年代、50年代和60年代从生活在土壤中的微生物中发现的。从20世纪60年代中期开始，我们通过这种方式发现新型抗生素的能力下降了。自1987年以来，我们发现的最后一种全新抗生素，而在此期间，抗生素耐药性已经增长，因为使用得越多，细菌进化出抗药性的可能性就越大。这是一个大问题，因为抗生素是现代医学的基础。例如，如果你得了癌症，需要接受免疫抑制化疗，唯一能安全进行的原因是你会被给予抗生素以防止感染。同样，如果你需要进行侵入性手术，如器官移植，你会被给予抗生素。如果你早产，婴儿出生时没有功能正常的免疫系统，它会被给予抗生素以免死亡。我的家族有患关节炎的倾向，所以未来20年内我可能需要一个新的髋关节。当我见到骨科医生时，她可能会说：“嘿，乔恩，我知道你需要一个新髋关节。我们有一个，就在这个架子上。但如果你做了手术，你可能会因无法治疗的感染而死。所以我将给你一辆轮椅。”一旦我们失去了可以可靠部署的抗生素，所有这些现代医疗程序都会停止，因为它们变得太冒险了。

这已经在医院和诊所发生了吗？

是的，而且情况会变得更糟。大约有100种不同的抗生素可用于临床，我们已经在临床环境中看到对所有这些抗生素都具有抗药性的患者。我们无法治疗这些患者。我们可以让他们舒适一些，但无法治疗实际的问题。今年，全球将有150万人死于曾经可以治愈的耐药性感染。更多的人将死亡，预期寿命将下降，婴儿死亡率将上升，生活质量将下降。

为什么我们这么长时间没有找到新的抗生素？

科学家们已经尝试过了。我们对现有抗生素的结构进行了调整，以延长其使用寿命。有一种方法叫做高通量筛选，我们会从数百万种合成化学品中系统地测试它们，看它们是否能杀死目标细菌。我们尝试了这种方法30年，但没有成功。如今，我们处于所谓的“发现空白期”。

你是如何利用AI和机器学习来填补这一空白的？

识别一种可以杀死细菌的分子相对简单。但开发一种既能杀死细菌、又安全、能到达身体正确部位并能安全排出体外的分子非常具有挑战性。通过机器学习，我们可以在实验室所需时间的一小部分内，筛选出数百万甚至数十亿种具有潜在杀菌能力的化学结构。就在几周前，我们在实验室中整理了一组1200万种分子，并通过我们的AI模型运行了它们。这花了大约四天时间。如果我们必须在实验室中逐一测试每种化学物质，这将花费80年时间和数亿美元。使用我们的AI模型，这大概只花了10美元的电费。这种效率非常重要，因为它意味着我们可以发现新的抗生素，而且整个过程将非常便宜。

成本为何如此重要？

传统上，开发一种抗生素的成本约为10亿美元。假设你是一个投资者，口袋里有10亿美元。你来找我，问我有什么好项目。我说：我们有你见过的最好的抗生素。但它只会用于世界上病情最严重的患者，这些患者的其他抗生素都已失效，他们只会使用一周。这个投资者可以选择花费10亿美元开发这种药物，这种药物使用频率低且时间短。或者他们可以把钱投到一种每天有数百万人使用30年的降压药上。显然，他们会投资后者。此外，大型制药公司没有对开发抗生素做出重大投资，因为没有途径收回成本。抗生素开发不是一项投资，而是对公共利益的捐赠。而且，社会和经济压力不足以鼓励更多的投入。我在问自己：这种情况要多糟糕？要多少人死亡？要花多少钱？仅在加拿大，由于抗生素耐药性感染，每月已经损失10亿美元。这包括住院治疗、生产力损失和对卫生系统的所有相关成本。如果一种新抗生素的成本为10亿美元，那么在两年内因GDP损失的价格，我们可以拥有超过20种新的抗生素类别。G7国家的总GDP约为50万亿美元；200亿美元不到其中的1%。世界上最富有的七个国家肯定能找到资金在未来一个世纪解决全球问题。

你们的实验室有哪些药物在研发中？

我们正在研究几种抗生素，以及一种由我们的AI模型预测可以选择性杀死胶质母细胞瘤（一种非常严重的脑癌）的脑癌药物。我们目前正在与世界著名的脑外科医生和癌症研究员谢拉·辛格合作开发这种药物。我对窄谱抗生素也很感兴趣。目前大多数抗生素是广谱的，这意味着它们会杀死接触到的每一种细菌。当患者服用这些药物时，它们还会消灭肠道中的有益细菌，这会使他们容易发生二次感染和其他健康问题。窄谱药物可以保留大量微生物群，因此你只会杀死感兴趣的病原体。

你的实验室有何独特之处？

与其将我的发明交给外部公司，希望他们能开发出来，我将发明交给我自己的公司Stoked Bio。这使我们在发明和创新之间保持了很大的知识连续性。Stoked Bio主要集中在降低风险上。这意味着开发发现，使其对大型制药合作伙伴具有吸引力，以推动它们通过临床试验，这非常昂贵。这样，大型跨国制药公司可以查看我们在实验室发明的化学物质及其在Stoked开发的情况，并看到在早期测试中它按预期工作。然后这种化学物质被认为是降低了风险。大型制药公司更有可能在这个阶段与我们合作。药物开发是一项巨大的努力，通常需要密切合作。

有了AI，这个降低风险的过程是否可以更快？

是的，我们可以更快地处理这些数据集。这些算法使我们能够更有条理、更有信心地探索巨大的化学空间。我在说的是数十亿、数百亿、数千亿种化学物质——比我们太阳系中的原子总数还要多。这也促进了更多的合作。犹他州有一家公司叫Curza，他们专门研究抗生素。他们与Stoked合作，以获得我们的计算专业知识。未来，他们可以在此基础上构建一些代码，而不必从头开始。这将让我非常高兴。

人类在这一过程中扮演什么角色？我们还需要人类吗？

绝对需要。使用AI的整个想法是筛选大量的垃圾信息，让我们浮现出相对较少的最有可能具有我们需要的所有特性的分子。这一过程——发现一种新的化学物质可以杀死细菌，然后弄清楚它是如何杀死细菌的——通常需要一年到两年的持续工作。现在我们有一个AI模型可以在100秒内预测这种生物功能，但验证这些预测仍然需要我的两名博士生八个月的时间。这就是人的作用。AI简化了这一过程，但我们仍然需要人类来完成剩下的工作。

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