黃士維、周德陽、邱紹智、潘志明、陳美智、林育全、薛博仁、田霓、許凱程、游家鑫、陳朝榮、陳曄

世界衛生組織已警告多重抗藥性細菌感染危機，年年增長的趨勢下，2050 年後每年 將造成超過一千萬人死亡。由於病原體對於產生抗體免疫的疫苗藥物卻鮮少產生抗藥 性，因此抗體被認為是治療抗藥細菌的關鍵。近期人工智慧(AI)的快速發展，使得AI 成 為新藥開發的強大助力。因此，本研究團隊創造結合新藥開發和快速抗藥菌檢測功能的 智菌靶AI，其包含四個模組：(1)抗藥細菌質譜資料庫：累積超過13 萬筆臨床質譜檢驗 資料，包含8 種常見抗藥細菌的質譜圖譜。(2)菌種抗藥性識別模型：深度學習AI 判斷 微生物抗藥性以及可視覺化擷取抗藥生物標誌資訊。(3)生物標誌結構演算模型能參考同 源基因來準確模擬抗藥生物標誌的結構和功能。(4)蛋白-抗體互補區AI 模擬模型對抗藥 生物標誌蛋白結構演算出最有潛力的抗體序列資訊。我們以MRSA(抗甲氧西林金黃色葡 萄球菌)為實施例，證明智菌靶AI 成功找到抗藥生物標誌6591 後轉譯成多株候選抗體， 從中篩選出SA1452 mAb(葡立淨抗體後離體和活體模式驗證SA1452 mAb 可以治療 MRSA 感染；此外我們也證實6591 蛋白可促進對甲氧西林抗藥性。綜合以上，我們證 明智菌靶AI 確實擁有將臨床抗藥細菌資料轉譯成抗體新藥的能力。未來除了驗證第二 個實施例以外，也將推廣智菌靶的新藥開發服務以及SA1452 mAb 臨床前開發。