大家好，歡迎收看河套 IT WALK 第 131 期。

AI 在抗生素發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域取得重大突破，成功開發(fā)出一種新型抗生素，對多種耐藥菌具有強效殺滅作用；英國最高法院裁定：AI 不能成為專利發(fā)明人。

利用 AI，醫(yī)學領(lǐng)域迎來了重大突破：人類 60 多年來首次發(fā)現(xiàn)了全新類別的抗生素。這些新型抗生素的目標是對抗耐甲氧西林的金黃色葡萄球菌（MRSA），這是一種在全球范圍內(nèi)每年導致數(shù)千人死亡的抗藥性細菌。麻省理工學院（MIT）的研究團隊在詹姆斯·柯林斯教授的帶領(lǐng)下，采用透明度高的深度學習模型進行研究。這些模型幫助研究人員揭示了特定分子作為有效抗生素的潛在機制。這種高效節(jié)省時間和資源的方法，為藥物發(fā)現(xiàn)提供了全新的研究框架。

該項目運用了深度學習技術(shù)，這是一種 AI 的應用形式，它使人工神經(jīng)網(wǎng)絡在無需編程的情況下學習和解釋數(shù)據(jù)特征。深度學習在藥物開發(fā)領(lǐng)域正逐漸流行，它助力于迅速識別潛在藥物候選物，并優(yōu)化藥物開發(fā)流程。針對 MRSA 的研究尤為重要，因為這種細菌能引發(fā)威脅生命的嚴重感染。

MIT 團隊在研究準備階段評估了大約39,000種化合物，探究它們對抗 MRSA 的效果。隨后，這些化合物的發(fā)現(xiàn)結(jié)果和化學結(jié)構(gòu)被納入擴展的深度學習模型中。研究主要作者之一、MIT 和哈佛的博士后 Felix Wong 強調(diào)了團隊旨在揭示這些模型內(nèi)部復雜計算的目標。在篩選藥物的過程中，另外三個深度學習模型被用來評估化合物對不同人類細胞類型的毒性。團隊結(jié)合毒性預測和抗菌活性數(shù)據(jù)，篩查了約1200萬種化合物，最終識別出兩種有前景的抗生素候選物。這些候選物在小鼠皮膚和系統(tǒng)性感染模型中表現(xiàn)出顯著的對抗 MRSA 效果。

這一成果展現(xiàn)了 AI 在醫(yī)學研究領(lǐng)域，尤其是應對抗生素耐藥性等挑戰(zhàn)中的巨大潛力。（euronews）

在一宗引人注目的案件中，英國最高法院裁定，AI 系統(tǒng)不能成為專利發(fā)明人。美國計算機科學家斯蒂芬·泰勒希望其 AI 系統(tǒng)“DABUS”所創(chuàng)造的發(fā)明獲得專利，但英國知識產(chǎn)權(quán)局以發(fā)明人必須為自然人或公司為由予以拒絕。法院支持此立場，強調(diào)根據(jù)英國專利法，發(fā)明人必須是自然人。知識產(chǎn)權(quán)局歡迎這一裁決，認為它為 AI 創(chuàng)造的作品在法律上的定位提供了明確性。知識產(chǎn)權(quán)局同時表示，將持續(xù)審視專利系統(tǒng)和知識產(chǎn)權(quán)法如何適應 AI 作品。

專家們對此裁決的影響發(fā)表了看法。布朗·雅各布森律所的吉爾斯·帕森斯表示，當前 AI 被視為工具而非行動者，因此此裁決暫不會對專利系統(tǒng)產(chǎn)生顯著影響。鮑威爾·吉爾伯特的拉杰溫德·賈格德夫補充說，這一裁定不妨礙人類利用 AI 創(chuàng)造發(fā)明并申請專利。

此外，倫敦高等法院在一個獨立案件中裁定，人工神經(jīng)網(wǎng)絡在英國法律下可獲得專利保護。這顯示了 AI 與知識產(chǎn)權(quán)法律環(huán)境的不斷發(fā)展。（路透社）

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