人类首次接受AI设计的噬菌体疗法
本周，总部位于旧金山的人工智能实验室 Radical Numerics 宣布了一项突破性进展：其利用人工智能模型设计的噬菌体疗法已在同情使用安排下应用于一名人类患者。这标志着 AI 设计的针对细菌的病毒（即噬菌体）首次从实验室走向临床治疗。
此次应用的核心是名为 Omnii-1 的人工智能模型。Radical Numerics 表示，该模型生成的噬菌体鸡尾酒疗法旨在对抗抗生素耐药性感染。尽管噬菌体疗法本身并非新技术——长期以来被视为应对日益严重的抗微生物耐药性及抗生素失效问题的替代方案——但通过 AI 加速噬菌体工程的设计与筛选过程，显著提升了效率与精准度。
相较于传统抗生素，噬菌体具有高度特异性，能够精准靶向特定细菌菌株，从而避免破坏肠道中有益的微生物群。此前，斯坦福大学与 Arc 研究所的研究人员曾展示过类似技术，他们利用 AI 设计针对大肠杆菌的噬菌体，并在实验室测试中证实这些变种优于基于已知自然基因序列的前身。
Radical Numerics 沿用了类似的研发路径：首先利用自有 AI 模型设计噬菌体，随后在体外实验中测试其对患者体内分离出的抗生素耐药菌株的杀伤力。据报道，包含 Omnii-1 设计变种的噬菌体鸡尾酒在体外成功消除了患者的耐药分离物，随即进入同情使用阶段应用于人体。
出于对患者隐私的保护以及对安全性、有效性结论保持审慎的态度，Radical Numerics 未公开具体的临床试验结果，也未透露患者所患感染的详细类型。然而，相关研究报告提及了 Omnii-1 在预测铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa）宿主相互作用方面的能力。这种细菌易产生耐药性，常导致烧伤患者伤口感染及囊性纤维化患者的持续性肺部感染。报告指出，该 AI 模型在预测噬菌体与宿主细菌的相互作用方面表现具备竞争力。目前尚无证据表明该患者感染的是铜绿假单胞菌。
这一事件被视为将 AI 驱动的生物学从计算预测和实验室验证转化为实际临床管理的重要里程碑。尽管该技术尚未能完全消除所有感染案例，但 Radical Numerics 期望其工作能推动针对单一细菌感染定制化构建噬菌体的进程。鉴于抗生素耐药性已成为全球健康威胁并造成大量死亡，开发有效的替代疗法迫在眉睫。
