科学家们花了十年时间才弄清楚超级细菌如何对抗生素产生耐药性，但谷歌的新人工智能（AI）工具仅用了两天就解决了这个问题。
超级细菌对抗生素的耐药性是一个日益严重的威胁，每年导致数百万人死亡。
伦敦帝国理工学院由何塞·佩纳德斯领导的一组科学家花了十年时间试图找到答案。
当他们向谷歌的“共同科学家”提出同样的问题时，AI仅用两天就得出了与该团队相同的结论。
佩纳德斯感到震惊，并给谷歌发邮件询问他们是否访问了他的研究资料。谷歌回应说他们并没有访问他的研究资料。
“我们的发现表明，AI有潜力综合所有可用的证据，并指导我们找到最重要的问题和实验设计，”该研究的共同作者、伦敦帝国理工学院细菌致病学讲师蒂亚戈·迪亚斯·达科斯塔说。
“如果这个系统能像我们希望的那样有效工作，这将是革命性的；它可以帮助我们排除‘死胡同’，使我们能够以惊人的速度前进。”
抗菌素耐药性（AMR）是指感染性微生物如细菌、病毒、真菌和寄生虫不再对抗生素产生反应，从而使药物无效。
AMR是人类面临的最大健康威胁之一。抗生素在医学和农业中的过度使用和滥用只会加速其发展。
根据美国疾病控制与预防中心2019年的一份报告，全球至少有127万人因耐药细菌而死亡。
其中约35,000人在美国，这表明自2013年的上一份报告以来，美国因这一问题导致的死亡人数增加了52%。
研究小组通过寻找一种名为囊膜形成噬菌体诱导染色体岛（cf-PICIs）的超级细菌感染不同种类细菌的方式，调查了这个问题。
他们的理论是，这些病毒通过从不同的细菌感染病毒中获取尾部来实现这一点。尾部用于将病毒基因组注入宿主细菌细胞。经过实验后，他们发现自己的假设是正确的。
然后，研究人员向谷歌的AI工具提出了同样的问题。两天后，AI返回了一些建议，其中一个正是正确答案。
“这实际上意味着算法能够查看现有的证据，分析可能性，提出问题，设计实验，并提出与我们通过多年艰苦的科学研究得出的假设完全相同的结论，但所需时间只是我们的一小部分，”佩纳德斯说。
如果他们一开始就使用AI，他们可能会更快地得到答案，并节省数年的工作时间，尽管他们仍然需要进行实验来得出结论。
最新的研究结果已发布在预印本服务器bioRxiv上。
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