人工智能預測細菌抗生素抗藥性傳播，助力公共衛生

查爾姆斯理工大學的研究人員開發了一種人工智能模型，能夠預測細菌何時會對抗菌素產生抗藥性。該模型經過大量數據集的訓練，表明抗藥性更容易在基因相似的細菌之間傳播，尤其是在人類和廢水處理廠等環境中。 世界衛生組織（WHO）已將抗生素抗藥性確定為主要的全球健康威脅。當細菌進化到能夠抵抗抗生素時，就會發生抗生素抗藥性，從而使感染更難治療。該人工智能模型分析了細菌之間歷史基因轉移，利用了有關其DNA，結構和環境的數據。它使用了近一百萬個細菌基因組序列進行訓練。 研究表明，由於抗性基因的高濃度和頻繁暴露於抗生素，人類和廢水處理廠中的細菌更容易通過基因轉移產生抗性。該模型準確地預測了五分之四的抗性基因轉移，表明未來模型具有更高的精確度。 研究人員旨在利用人工智能來檢測新的抗性基因向致病細菌的傳播，並開發實際的解決方案，例如改進的診斷和環境監測。這項發表在《自然通訊》上的研究強調了人工智能在對抗抗生素抗藥性和保護公共衛生方面的潛力。