科学家用Codex和ChatGPT找抗生素，灭绝基因组也不放过

César de la Fuente的实验室正在把Codex和ChatGPT用到一个紧迫的全球性问题上：寻找新的抗菌药物来对抗耐药感染。团队用这些AI工具在现存和已灭绝生物的基因组中搜寻有潜力的抗菌候选分子，筛选规模庞大的基因组数据集——这些数据靠人工审阅根本不现实。 这个项目说明，AI编程和推理工具可以从软件任务转向计算生物学。把大语言模型和领域专用工作流结合起来，研究人员能快速生成并检验关于哪些分子可能具有治疗潜力的假设。已灭绝生物的基因组尤其引人关注，因为它们可能包含现代生物已经不再拥有的防御机制的遗传物质。 抗生素耐药性是一场日益严重的健康危机。传统药物发现流程缓慢、昂贵，而且越来越跟不上病原体的进化速度。AI辅助方法有望压缩时间线，并找出传统方法可能忽略的候选分子。 de la Fuente的工作属于AI智能体进入科学领域的更大趋势的一部分。Codex和ChatGPT这类工具不是要取代研究人员，而是充当加速器，承担数据密集型的探索工作，让科学家能专注于验证和临床相关性。如果这种方法能产出可行的候选药物，它可能成为AI重塑早期药物发现的范本，把庞大的生物档案变成可搜索的新药资源库。