人工智能助力抗击淋病

哈佛大学Wyss研究所的研究人员将机器学习与传统高通量筛选相结合，成功识别出多款能够有效抑制淋病奈瑟菌（Neisseria gonorrhoeae）的小分子化合物。相关成果于2026年6月17日发表在《科学转化医学》期刊上。

研究团队利用阴道芯片（vagina-on-a-chip）模型模拟人体生殖道感染环境，结合小鼠感染模型进行验证。机器学习算法从数百万候选分子中筛选出潜在活性物质，再通过经典实验方法精确评估其抗菌效能。

淋病对现有抗生素的耐药性日益严重，新型治疗方案的开发刻不容缓。该研究为对抗耐药淋病提供了新候选药物，展示了人工智能在抗感染药物发现中的强大潜力。