人體在遭受細菌感染后出現感染癥狀，需要應用抗生素來抵抗細菌的侵襲，選擇與細菌病原體相匹配的敏感抗生素尤為重要，然而即使是敏感的抗生素也可能由于多次應用后使細菌病原體產生耐藥性，從而導致抗感染治療失敗。

近日，來自以色列理工學院的研究團隊設計出基于人工智能的個性化抗生素治療策略，相關研究成果發表在《Science》上，題為“Minimizing treatment-induced emergence of antibiotic resistance in bacterial infections”。

研究人員將1113種治療前和治療后的細菌分離株與對140349例泌尿系感染和7365例傷口感染的全基因組測序進行分析，研究發現在大多數感染的患者中，耐藥性不是通過隨機突變獲得的，而是由于患者自身微生物群中已有的耐藥菌再次感染而出現的。因此，在選擇敏感抗生素時，不僅需要與目前感染的細菌敏感度匹配，還需要與患者自身原有的微生物群中反復感染的細菌相匹配。研究人員將這些數據通過機器計算學習，可以有效利用患者既往感染病史以及抗生素應用史推薦出個性化抗生素應用方案。

這項研究為合理化使用抗生素，減少抗生素產生耐藥性提供了一定的設計構想和理論基礎。

論文鏈接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abg9868

注：此研究成果摘自《Science》，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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