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方法与工具Science Translational Medicine · AI 抗菌药物发现与设计综述

从代码到治疗：利用 AI 发现与设计抗生素

From code to cure: Harnessing AI for antibiotic discovery and design.

一句话综述 AI 在小分子和肽类抗菌药物发现与设计中的进展，以及数据标准、转化路径和监管障碍。

研究问题

AI 如何用于小分子和肽类抗菌药物的发现与设计？将这些候选药物推进至患者应用，需要哪些数据与报告标准，并面临哪些转化及监管障碍？

分析流程

  1. 1梳理技术进展：综述 AI 在小分子和肽类抗菌药物发现与设计中的近期应用。
  2. 2讨论标准建设：重点介绍新兴的数据与报告标准。
  3. 3概述临床转化：梳理候选药物走向患者应用的转化路径及监管障碍。

关键方法与工具

Artificial intelligence (AI)
探索及设计抗菌候选药物

设计思路

综述同时覆盖小分子和肽类抗菌药物，并将技术进展、数据与报告标准以及转化和监管问题联系起来，讨论从计算设计走向患者应用的路径。

主要发现

  • AI 能够探索广阔的化学空间与序列空间，并用于设计可合成的抗生素。
  • 整合建模与加速测试可用于优先筛选安全且作用机制多样的候选药物。
  • 综述强调了新兴的数据与报告标准，以及抗菌药物走向患者应用所需的转化路径和监管障碍。

可借鉴之处

  • 开展 AI 抗菌药物课题时，可借鉴文中将空间探索、可合成性设计与候选药物优先筛选衔接起来的研究思路。
  • 评价候选药物时，可参考文中整合建模与加速测试的思路，同时关注安全性和作用机制多样性。
  • 规划转化研究时，可将数据与报告标准、转化路径和监管障碍纳入同一框架，而不只讨论计算设计。

数据与代码

摘要和已读取的内容里没有说明，请查看原文的数据可得性声明。

摘要（中文翻译）

人工智能（AI）如今能够探索广阔的化学空间和序列空间，设计可合成的抗生素，并通过整合建模与加速测试，优先筛选安全且作用机制多样的候选药物。本文综述 AI 在小分子和肽类抗菌药物领域的近期进展，重点介绍新兴的数据与报告标准，并概述将这些药物应用于患者所需的转化路径及需要应对的监管障碍。

英文原文摘要

Artificial intelligence (AI) now enables the exploration of vast chemical and sequence spaces, the design of synthesizable antibiotics, and the prioritization of safe, mechanism-diverse candidates through integrated modeling and accelerated testing. Here, we survey recent advances in AI for both small-molecule and peptide antimicrobial drugs, highlight emerging data and reporting standards, and outline translational pathways and regulatory hurdles needed to bring these agents to patients.

摘要来自 PubMed。翻译与解读由模型根据摘要生成，可能有误，不构成诊疗建议；数据以原文为准，版权归原出版方所有。