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首先，柯林斯及其團隊訓練了一個生成式人工智能模型，用來辨識已知抗生素的化學結構，使演算法能學習哪些特徵能殺死細菌。研究人員其後利用AI篩選超過4,500萬種化學結構，以評估它們對兩類細菌的作用：
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其次，总结总体而言，ALKBH3-m1A-PINK1轴既可能是早期线粒体功能障碍的诊断生物标志物，也是一个极具前景的潜在治疗靶点。作者的数据提示ALKBH3还可能影响Tau蛋白磷酸化，这表明它可能是更广泛的阿尔茨海默病致病级联反应的潜在调节因子。
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最后，造成淋病的奈瑟氏淋病雙球菌（Neisseria gonorrhoeae，簡稱淋球菌），以及引發抗藥性金黃葡萄球菌感染的重要病原金黃葡萄球菌（Staphylococcus aureus）。
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