9月，美国健康高级研究计划局（ARPA-H）先后资助两个项目，支持通过人工智能来设计新型疫苗和抗生素。

1、“通过计算实验预测广谱病毒效力的抗原”（APECx）计划。9月25日，ARPA-H宣布通过APECx计划资助2.04亿美元，旨在开发一套计算工具包，用于设计能够针对多种病毒的疫苗^[1]。APECx计划重点关注3个技术领域：高通量生化分析和蛋白质工程、用于抗原设计的蛋白质建模工具开发，以及候选物的转化开发和临床评估。通过这些技术领域识别的抗原和目标将被评估其用单一疫苗针对整个病毒家族的能力。

此次资助的团队将专注于预测建模和机器学习工具，设计可以作为广泛有效的抗原的蛋白质。这些抗原将被开发成针对现有和未知病毒威胁的新疫苗候选物。具体资助包括：β和γ疹病毒抗原和候选疫苗开发，包括巨细胞病毒感染；α和γ-疱疹病毒抗原和候选疫苗开发，包括单纯疱疹病毒感染；黄病毒的疫苗开发，其中包括西尼罗河病毒、登革热病毒和寨卡病毒等威胁；针对甲病毒（如基孔肯雅病毒和东方马脑炎病毒）的抗原设计和候选疫苗开发。

2、“使用生成式人工智能转变抗生素研发以遏制新兴威胁”（TARGET）计划。9月26日，ARPA-H宣布资助TARGET计划2700万美元^[2]，旨在利用人工智能技术加速新类别抗生素的发现和开发过程，以应对日益增长的抗生素耐药性问题和新兴的抗生素抗性威胁。该计划将聚焦于3个核心领域，以加速新抗生素的发现与开发。

（1）利用生成式人工智能扩大抗生素候选药物库。将扩充当前筛选抗生素活性的分子数量，涵盖博德研究所的药物再利用中心和ZINC15库，这些资源共包含1.07亿个分子候选。研究团队将通过使用生成式人工智能，从头开始设计潜在的候选抗生素候选物，进一步扩大候选分子库。

（2）运用深度学习开发新型筛选方法。将运用深度学习技术，开发数字筛选工具，评估每个分子候选作为抗生素及其作为药物的潜力。对于展现潜力的候选分子，将进行符合临床和监管标准的体外测试。深度学习的应用将缩短筛选流程，减少在体外和体内测试中遇到的无效化合物。

（3）验证新发现。TARGET计划最终将验证每个展现潜力的新发现，评估其抗生素活性和药物特性，目标是识别出15个有前景的新抗生素线索，以充实全球抗生素管线。                         （郑颖）