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抗生素耐药性威胁全人类！AI寻找“抗生DNA”有望成为“救世主”
2019年02月22日 由 胖桃 发表
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斯坦福大学的研究人员已经创建了一种算法，该算法在过去的研究指导下，列出了最有可能与抗菌特性相一致的DNA序列。随着抗生素耐药性的威胁迫在眉睫，斯坦福大学生物医学数据科学助理教授James Zou博士利用机器学习创建了一种算法，可以生成数千种全新的虚拟DNA序列，目的是有一天能够产生抗菌蛋白质。
该算法称为Feedback GAN，本质上是作为不同DNA片段的大规模生产者。虽然这些序列尝试是随机的，但算法并不是盲目的。它是基于新的可能的多肽，或小的氨基酸组，基于先前的研究，排列出最有可能与抗菌特性一致的DNA序列。
目前，这些在自然界中不存在的模板是在计算机上生成的理论模板。但是，面对人们对微生物耐药性的担忧日益加剧，考虑目前尚不存在的解决方案至关重要。
“我们选择抗菌素蛋白，因为它是一个非常重要的，影响很大的问题，对算法来说也是一个相对易处理的问题，现有的工具已纳入我们的系统，以评估新序列是否可能具有一种成功的抗菌蛋白的特性。”
Feedback GAN建立在此基础上，努力将随机机会和精度相平衡。
自调整
Gupta和Zou的算法不只是生成新的DNA组合。它还积极地自我改善，通过反馈循环学习有效和无效的方法：在算法吐出各种各样的DNA序列之后，它运行一个试错法学习过程，筛选肽建议。
基于它们与其他已知抗微生物肽的相似性，好的反应肽被反馈到算法中，以通知将来由代码生成的DNA序列，并自我完善。
“有一个内置的仲裁器，通过这个反馈循环，系统可以学习在那些被认为可能具有抗菌特性的序列之后，为新生成的序列建模。所以这个想法是，单个肽序列和序列的生成都变得越来越好。”
Zou还考虑了假设蛋白质的另一个核心组成部分：蛋白质折叠。蛋白质折叠成与其功能相关的非常特殊的结构。一个算法可以创建完美的序列，但除非它可以折叠，否则它是无用的，就像散落的时钟的齿轮一样。
Zou可以调整算法，这样它就可以确定正确折叠的可能性，而不是分析抗菌特性的倾向，“我们实际上可以同时做这两件事，观察一个序列的抗菌特性和另一个序列的折叠可能性，同时进行这两种试验，以优化其抗菌特性或折叠能力。”
接下来，Zou希望合并算法的两种变体，创建出既能杀死微生物又能折叠成真正蛋白质的肽序列。
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