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人工智能可能為識別耐藥性超級細菌提供更好的方法

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2020/08/05
杜克大學生物醫學工程師的研究表明,可以透過僅對生長動態進行機器學習分析,來區分同一細菌病原體的不同菌株,以準確地預測其他特徵,例如對抗生素的抵抗力。該演示可以指出比目前標準技術更快、更簡單、更便宜、更準確的識別疾病和預測其行為的方法。

傳統上,微生物學是透過研究微生物的表型特徵來定義的。儘管某些特徵可以直接遺傳基礎輕鬆解釋,但大多數是有機體與其環境之間複雜相互作用的結果。

杜克大學研究團隊證明具有足夠高的信息含量的表型,可以區分菌株並預測諸如抗生素反應的特徵。這對臨床醫生如何更好地識別和治療細菌感染具有影響。尤其研究結果強調,基於表型的方法和基於序列的方法都可以提供有價值的資訊,並且可以在實踐中相互配合使用。

杜克大學生物醫學工程系教授凌沖友 (音譯) 說:「我們認為細菌菌株之間基因的微小差異,可能對其代謝產生微妙的影響。但是因為細菌的生長是指數增長的,所以這種微妙的作用,可以...