背景
普里茲克科學研究卓越獎（Pritzker Prize for AI in Science Research Excellence）由芝加哥大學與加州理工學院（Caltech）於 2024 年共同設立，旨在表彰共同推進 AI 與自然科學或工程學貢獻的研究。 MIT News（AI）
發生什麼事
麻省理工學院（MIT）工程學院 AI 與健康傑出教授 Regina Barzilay 與醫學工程與科學 Termeer 教授 James Collins 獲頒 2026 年普里茲克科學研究卓越獎。兩人因在「AI 驅動的抗生素發現」領域開創性工作獲獎，其研究整合了深度學習、生物工程與實驗驗證（透過實際生物實驗確認 AI 預測結果的正確性），以識別針對抗藥性病原體（對現有藥物產生耐受性的致病微生物）的新型抗菌候選藥物。 MIT News（AI）
重點內容
Barzilay 與 Collins 是 MIT 賈米爾診所（Jameel Clinic）的聯合負責人，也是 MIT 施瓦茨曼計算學院與工程學院的成員。兩人與當時在 Collins 實驗室工作的博士後研究員 Jonathan Stokes 於 2020 年在《Cell》期刊發表首篇突破論文，描述了第一種由 AI 發現的抗生素「halicin」。該名稱源自史丹利·庫柏力克 1968 年電影《2001 太空漫遊》中的虛構 AI 系統 HAL 9000。 MIT News（AI）
Halicin 原本作為潛在糖尿病藥物進行研究，後被一個在 2,500 個分子上訓練的深度學習模型識別出來。測試結果顯示，halicin 能夠殺死包括艱難梭菌（Clostridium difficile）、鮑氏不動桿菌（Acinetobacter baumannii）和結核分枝桿菌（Mycobacterium tuberculosis）在內的抗藥性細菌（即「超級細菌」）。這一發現過程將原本需要數年的時間縮短至僅需幾週。 原文
在 halicin 之後，Barzilay 與 Collins 繼續與 Stokes（現為麥克馬斯特大學助理教授）合作，於 2023 年利用機器學習識別出另一種抗生素「abaucin」。Abaucin 是一種窄譜抗生素（僅針對特定種類細菌有效的抗生素），對常見於醫院門把及駐伊拉克與阿富汗美軍傷口的抗藥性細菌鮑氏不動桿菌有效。其「窄譜」特性針對單一物種的治療抗性細菌，主要優勢在於降低細菌產生抗藥性的可能性，並減少對腸道有益細菌的傷害。 原文
對使用者的意義
Collins 指出，傳統抗生素發現依賴繁重的試錯策略，過程緩慢、昂貴且不可預測。隨著生成式 AI（Generative AI，能創造新內容或數據的 AI 技術）的應用，AI 的角色正從單純的發現工具轉變為設計工具，這為抗生素發現開闢了新領域，有望帶來下一代救命藥物。Barzilay 則強調，儘管分子建模（利用計算方法模擬分子結構與行為）有顯著進展，藥物發現仍處於早期階段，AI 目前只能自動化部分流程，未來需努力建立更真實的人類生物學 AI 模型以徹底轉變發現過程。 MIT News（AI）
