人工智能预测细菌抗生素耐药性传播，助力公共卫生

查尔姆斯理工大学的研究人员开发了一种人工智能模型，能够预测细菌何时会对抗菌素产生耐药性。该模型经过大量数据集的训练，表明耐药性更容易在基因相似的细菌之间传播，尤其是在人类和废水处理厂等环境中。 世界卫生组织（WHO）已将抗生素耐药性确定为主要的全球健康威胁。当细菌进化到能够抵抗抗生素时，就会发生抗生素耐药性，从而使感染更难治疗。该人工智能模型分析了细菌之间历史基因转移，利用了有关其DNA，结构和环境的数据。它使用了近一百万个细菌基因组序列进行训练。 研究表明，由于抗性基因的高浓度和频繁暴露于抗生素，人类和废水处理厂中的细菌更容易通过基因转移产生抗性。该模型准确地预测了五分之四的抗性基因转移，表明未来模型具有更高的精确度。 研究人员旨在利用人工智能来检测新的抗性基因向致病细菌的传播，并开发实际的解决方案，例如改进的诊断和环境监测。这项发表在《自然通讯》上的研究强调了人工智能在对抗抗生素耐药性和保护公共卫生方面的潜力。