大多数抗生素的起到原理是对核心功能的阻碍，例如DNA拷贝或细菌细胞壁的建构。然而，这些都只是抗生素起起到的一部分。在一项关于抗生素起到的新研究中，麻省理工学院的研究人员研发了一种新的机器学习方法，通过该方法找到了一种协助抗生素杀掉细菌的辅助机制。

这一机制还包括转录细胞拷贝DNA所需的核苷酸的细菌新陈代谢。詹姆斯·柯林斯，麻省理工大学医学工程和科学研究所生物工程系的教授，同时也是该研究的资深作者，他也说：“由于药物压力，细胞必须大量的能量。这些能量市场需求必须一种新陈代谢反应，而这些新陈代谢产物剧毒，有助杀掉细胞，”研究人员说道，利用这一机制可以协助研究人员找到可以与抗生素一起用于的新药物，以强化它们的杀伤力。

”这篇论文公开发表在5月9日的《细胞》杂志上，杰森·杨（JasonYang）是其主要作者。这篇论文的其他作者还包括，麻省理工学院MEng项目最近的获奖者莎拉？赖特（SarahWright）；前布罗德研究所（BroadInstitute）研究员梅根·汉布林（MeaganHamblin）；麻省理工学院研究生MiguelAlcantar；IMES博士后艾利森·洛帕特金；诺和诺德基金会生物可持续性中心的道格拉斯·麦克洛斯基和拉尔斯·施鲁伯斯；桑吉塔·萨蒂什（SangeetaSatish）和阿米尔·尼利（AmirNili），两人均是波士顿大学的应届毕业生；加州大学圣地亚哥分校生物工程学教授伯恩哈德·帕尔泊（BernhardPalsson）；还有麻省理工学院生物学教授格雷厄姆·沃克。“白箱”机器学习法Collins和Walker多年来仍然研究抗生素起到的机制，他们的研究指出，抗生素化疗往往不会带给大量细胞焦虑，从而对细菌细胞产生极大的能量市场需求。

在这项新的研究中，Colins和Yang要求使用“机器学习法”对其展开研究，企图搞清楚这种情况是如何再次发生的以及有哪些后果。在他们开始计算机建模之前，研究人员在大肠杆菌中展开了数百次实验。他们不会在三种抗生素中自由选择其一，氨苄青霉素、环丙沙星或庆大霉素处置细菌，在每次实验中，他们还加到了大约200种有所不同代谢物中的一种，还包括一系列氨基酸、碳水化合物和核苷酸（DNA的建构模块）等。对于抗生素和代谢物的每种人组，他们也测量了其对细胞存活的影响。

Yang说道：“我们用于了各种新陈代谢阻碍，以便仔细观察对核苷酸新陈代谢，氨基酸新陈代谢和其他新陈代谢子网产生的影响，我们企图彻底理解，有哪些之前并未被叙述的新陈代谢途径有可能对我们解读抗生素如何杀掉细胞很最重要。”许多其他研究人员用于机器学习模型来分析来自生物实验的数据，通过训练算法以基于实验数据分解预测。

然而，这些模型一般来说是“黑箱”操作者，即它们会说明了包含其预测的机制。为了解决问题这个问题，麻省理工学院的团队使用了一种精致的方法，他们称作“白箱”机器学习。他们并非必要将数据输出机器学习算法，而是再行通过Palsson实验室叙述的大肠杆菌新陈代谢的基因组规模计算机模型展开运营，从而产生可以用数据叙述的“新陈代谢状态”阵列。然后，他们将这些状态的阵列切换为机器学习算法，而该算法需要辨识有所不同状态之间的联系以及抗生素化疗的结果。

研究人员早就确切每个州的实验状况，因而他们可以确认哪些新陈代谢途径不会造成更高水平的细胞死亡。他还说：“我们展出的是通过网络仿真，对数据展开仿真，然后用机器学习算法为抗生素丧命性表型建构预测模型，然后由该预测模型自己自由选择的项目必要同构到既定的路径上。目前我们早已通过实验检验，这的确是一个令人振奋的消息。

”新陈代谢焦虑该模型有了新的找到，即核苷酸新陈代谢，特别是在是嘌呤如嘌呤的新陈代谢，在抗生素杀掉细菌细胞的能力中起着关键作用。抗生素化疗造成细胞焦虑，造成细胞在嘌呤核苷酸上起到弱化。增进细胞的整体新陈代谢，不会带给危害代谢物的累积，从而杀掉细胞。Yang说道：“我们坚信，为了应付这种十分相当严重的嘌呤消耗，细胞不会自动打开嘌呤新陈代谢来解决问题这个问题，但是嘌呤新陈代谢本身在能量上十分贵重，因而这不会更进一步不断扩大细胞能量不均衡带给的影响。

”研究结果表明，同时服用部分抗生素与其他性刺激新陈代谢活动的药物，可能会强化某些抗生素的起到。他还说：“如果我们需要将细胞移往到一个更加有活力的压力状态，并诱导细胞打开更好的新陈代谢活动，可能会是强化抗生素的方法之一。”研究人员则回应，本研究中用于的“白箱”建模方法也可用作研究有所不同类型的药物如何影响癌症，糖尿病或神经退行性疾病等疾病。

他们现在正在如法炮制，用于类似于的方法研究结核病如何在抗生素化疗中存活下来并具备耐药性。

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