高效分析基因組 有利藥物研發
除了以AI優化成像技術，港大另一個研究團隊正積極使用AI來創造新的抗生素。由於AI具備進行海量細菌基因組分析的強大優勢，讓原來需要數年時間的工作，縮短至幾天甚至幾小時內即可完成，大大促進藥物研發過程。
港大化學系助理教授李泳新專門研究化學生物學及藥物研發，主要研究方向是以生物資訊引導的藥物研發和生物合成。他在訪問中介紹了團隊如何使用AI來創造新的抗生素。「在自然環境中，細菌使用化學物質作為防禦武器，與其他細菌進行非常激烈的化學競爭。科學家就致力解碼，並利用這種化學語言，將它們用於疾病治療，開發成抗生素來殺死人體中的病原體。」
有別於傳統方法，即培養細菌、分離它們並識別它們所產生的化學化合物，李泳新和其團隊會查看細菌的基因潛力，從大型數據集中挖掘細菌基因組中的化學物質。
為此，團隊開發了多種基因組挖掘的新方法。藉着AI及大數據，分析100萬個基因組並評估它們編碼抗生素的基因潛力。「傳統方法是逐一分析單個細菌基因組，這樣做效率不高，發現新抗生素的機會也很低。於是我們訓練AI，從100萬個基因組中分析獲取上千萬生物合成基因簇。」AI還有助預測抗生素的結構和生物活性潛力，從而挖掘並篩選可能編碼抗生素的基因簇。
通過使用AI，研究人員可以從2,000萬到3,000萬個基因開始，評估它們的抗生素編碼潛力，從中優選可能編碼抗生素的基因簇，「傳統的方法可能需要數年時間，但使用AI，就可以在幾天甚至幾小時內完成in silico（即在計算機上或通過計算機模擬進行的生物實驗，用於預測不同化合物特性）的篩選。」
談到距離創造新抗生素還有多遠，李泳新強調，藥物研發是非常漫長的過程，尤其是在驗證結果方面，仍然需要基因簇克隆及異源表達等合成生物學策略，這部分是速控步驟，仍然需要很長時間。他透露，團隊近期發現一種新的抗生素先導化合物，已經完成了臨床前測試、體內抗感染應用和初期毒性評估，準備好進入下一步測試。 ●香港文匯報記者 姬文風
