研究人员透露，人工智慧（AI）发明了两种可能杀死抗药性淋病和抗甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）的新型抗生素。
这些药物由人工智慧逐个原子设计，并在实验室和动物试验中杀死了这些超级细菌。
这两种化合物仍需多年的改进和临床试验才能正式投入使用。
但麻省理工学院（MIT）背后的团队表示，人工智慧或将开启抗生素研发的“第二个黄金时代”。
抗生素可以杀死细菌，但抗药性感染目前每年导致超过一百万人死亡。
过度使用抗生素导致细菌进化出逃避药物作用的能力，几十年来，新型抗生素一直短缺。
研究人员先前曾利用人工智慧筛选数千种已知化学物质，试图找出可能成为新型抗生素的物质。
现在，麻省理工学院的研究团队更进一步，利用生成式人工智慧（GPU）设计抗生素，用于治疗性传播感染淋病和可能致命的金黄色葡萄球菌。
他们的研究发表在《细胞》杂志上，表示团队已经研究了3,600万种化合物，包括那些不存在或尚未发现的化合物。
科学家们透过向人工智慧提供已知化合物的化学结构以及它们是否能减缓不同种类细菌生长的数据来训练它。
然后，人工智慧会学习细菌如何受到不同分子结构的影响，这些结构由碳、氧、氢和氮等原子构成。
随后，研究人员尝试了两种利用人工智慧设计新型抗生素的方法。第一种方法是透过搜寻数百万个化学碎片（大小为8到19个原子）的库，找到一个有希望的起点，并以此为基础进行建构。第二种方法是从一开始就让人工智慧自由发挥。
设计过程也会剔除任何与现有抗生素过于相似的成分。它还努力确保他们发明的是药物而不是肥皂，并过滤掉任何预期对人体有毒的物质。
科学家利用人工智慧研发了用于治疗淋病和金黄色葡萄球菌的抗生素，这是一种在皮肤上无害但一旦进入人体就会引起严重感染的细菌。
这些领先的设计在生产完成后率先在小鼠上做了测试，最终研发了两种新的潜在药物。
MIT的詹姆斯·柯林斯教授（James Collins）告诉BBC：“我们非常兴奋，因为我们证明了生成式人工智慧可以用来设计全新的抗生素。”
“AI可以让我们以低成本快速地研制出分子，从而扩大我们的武器库，真正让我们在与超级细菌基因的智斗中占上风。”
然而，这些药物尚未准备好进行临床试验，还需要进一步完善，之后才能开始漫长的人体试验过程，这预计还需要一到两年的时间。
来自弗莱明倡议和伦敦帝国学院（Fleming Initiative and Imperial College London）的安德鲁·爱德华兹博士（Andrew Edwards）表示，这项工作“意义重大”，潜力巨大，因为它“展示了一种识别新型抗生素的新方法”。
但他说：“尽管人工智慧有望显著改善药物的发现和开发，但在安全性和有效性测试方面，我们仍需付出艰苦的努力。”
这可能是一个漫长而昂贵的过程，而且无法保证实验药物最终会被用在病人身上。
一些人呼吁加强人工智慧药物发现的迭代更新。
柯林斯教授表示：“我们需要更好的模型”。这些模型不仅要关注药物在实验室中的表现，还要能够更好地预测其在体内的有效性，他说。
人工智慧设计的药物在生产过程中的挑战性也值得关注。在理论上设计的80种最佳淋病治疗方法中，只有两种被合成用于生产药物。
华威大学（University of Warwick）的克里斯·道森教授（Chris Dowson）表示，这项研究“很酷”，并表明人工智慧“作为抗生素研发工具，在缓解抗药性出现方面迈出了重要一步”。
然而，他解释说，抗药性感染也存在一个经济问题——“如何制造出有商业价值的药物？”
如果发明了一种新的抗生素，那么理想情况下，人们会尽可能少地使用它来保持其有效性，这使得任何人都难以从中获利，他说。