MIT教授获普利兹克AI奖 筛700亿分子找9种抗生素

时间：2026年11月1日至2日中文媒体集中报道；麻省理工学院医学工程与科学研究所的获奖公告发布于2026年10月29日 地点：美国马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院；奖项由芝加哥大学数据科学研究所设立并颁发 人物：Regina Barzilay（MIT工程学院AI与健康杰出教授）、James J. Collins（MIT Termeer教授，医学工程与科学研究所教授，合成生物学家）；MIT抗生素AI项目（Antibiotics-AI Project）团队 事件详情：麻省理工学院宣布Barzilay与Collins获得2026年普利兹克AI科学研究卓越奖，这是该奖项自2024年设立以来首次授予一个合作研究团队。MIT抗生素AI项目官方页面给出的累计数据是：用AI虚拟筛选超过700亿个分子，对7种最致命细菌病原体完成超过3.8万个分子的实验筛选，对3种人体细胞系完成超过10万个分子的实验筛查，到目前为止通过AI发现或设计出9种新型抗生素候选物。IMES的公告提到该项目正针对全球七种最致命的细菌病原体展开工作，Collins在其中表示，AI已显著扩展了抗生素研究的可能空间。 背景：抗生素耐药性是长期公共卫生难题。世界卫生组织2025年报告显示，全球处于临床开发阶段的抗菌药物及联合疗法共90个，低于2023年的97个，其中只有15个被认为具有创新性。MIT这条AI路径走了十年：2020年在《Cell》用深度学习从化合物库中发现广谱抗生素Halicin；2023年发现针对鲍曼不动杆菌的候选物Abaucin；2024年在《Nature》用可解释的深度学习模型识别出对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）有活性的新化合物类别；2025年8月在《Cell》把AI从筛选推进到设计，先用AI从约4500万个化学片段中筛出有潜力的结构，再由生成算法得到约700万个候选分子，选80个尝试合成最终成功2个，其中NG1对耐药性淋病奈瑟菌有活性并在小鼠感染模型中见效；另一条路线让模型自由生成超过2900万个候选分子，合成测试22个后有6个对多重耐药金黄色葡萄球菌活性较强，其中DN1在小鼠皮肤感染模型中奏效。两条路线合计生成超过3600万个候选分子，实际合成测试24个，7个显示选择性抗菌活性。今年6月，团队在《Science Translational Medicine》用图神经网络对约600万个化合物做虚拟筛选，挑出213个候选做实验验证，其中83个表现出抑菌活性，命中比例约39%。 影响：这条路径的意义在于把新抗生素研发中最耗时的从海量化合物里找候选交给模型，把实验验证的起点从数亿量级压到几十万个量级。代价同样清楚：生成式路线产出3600多万个候选分子，真正合成并显示选择性抗菌活性的只有7个，离临床仍有距离，模型负责的是扩大探索空间而不是替代实验。联合国估计，到2050年抗生素耐药性每年将导致1000万人死亡，超过癌症。Collins实验室项目页引用的正是这一数字。对产业而言，这是AI在药物发现上少有的、已经推进到9个候选物量级的公开进度，也是全球新抗生素管线持续萎缩背景下的一条现实供给路径。 总结：普利兹克AI科学研究卓越奖今年首次颁给一个合作团队，MIT的Barzilay与Collins凭十年AI抗生素研究获奖，颁奖背后是一组可以量化的数字：700亿分子虚拟筛选、3.8万次实验筛选、9个新型抗生素候选物。对关注AI落地的人来说，这条线的价值不在奖本身，而在于它把深度学习能不能扛下真实科研里最脏最累的活这个问题，给出了少见的量化答案。 常见问题： 问：MIT用AI找到的9种抗生素候选物能直接上市吗？ 答：不能。候选物还需合成，并在细胞与小鼠感染模型中验证，离临床还有距离。 问：为什么还要用图神经网络做筛选？ 答：今年6月Science Translational Medicine的研究用图神经网络筛约600万个化合物，选213个做实验验证，83个有抑菌活性。 参考来源： 麻省理工学院医学工程与科学研究所（IMES）官方公告（2026-10-29） https://imes.mit.edu/news-events/regina-barzilay-jim-collins-are-recipients-2026-pritzker-prize-ai-science-research Collins Lab 抗生素AI项目官方页面（累计筛选数据） https://www.collinslab.mit.edu/antibiotics-ai-project 芝加哥大学数据科学研究所（DSI）官方公告《The University of Chicago Announces 2026 Recipients of the Pritzker Prize for AI in Science Research Excellence》 https://datascience.uchicago.edu/news/the-university-of-chicago-announces-2026-recipients-of-the-pritzker-prize-for-ai-in-science-research-excellence/ 深科技《AI从700亿分子中发现9种新型抗生素候选物，MIT团队向超级细菌发起挑战》（新浪财经转载，2026-11-02 18:28） https://finance.sina.cn/tech/2026-11-02/detail-inixiynx9272926.d.html 动脉网《AI从700亿分子中发现9种新型抗生素候选物，MIT团队向超级细菌发起挑战》（2026-11-02 19:15） https://www.vbdata.cn/intelDetail/1135834