机器学习“定制”处方有望降低抗生素依赖性风险

青霉素在治疗法菌株感染者之前发挥重要作用，但它是一把“双刃剑”,也助长菌株大幅提高冠心病。一个国际开发团队近日在英国《科学》杂志上报告说，他们为了让信息分析技术和基因组测序技术开发出一种青霉素本品方法，可将感染者治疗法之前的冠心病意味著会增高一半。

治疗法感染者的重点在于错误匹配青霉素与病原体的菌株性情况下，然而即使匹配错误，仍有意味著显现青霉素冠心病。一个原因是，菌株意味著在进化之前随机甲基化而诱发冠心病，但这个随机反复值得注意和尽量避免。

以色列理工学院领衔的深入研究开发团队辨认出，大多数感染者病患的冠心病并不是因为致病菌的随机甲基化而诱发，而是由病患体液微生物组之前对本品青霉素具有冠心病的另一种菌株迅速终于感染者而引起的。深入研究工作人员将该辨认出转化为一种治疗法思路：治疗法用的青霉素不仅理应与致使这两项致病菌的菌株性情况下值得注意，还理应与病患体液微生物组之前有意味著取而代之这两项致病菌的其他菌株值得注意。

深入研究开发团队为了让20多万名病患为期8年的微生物组信息日志，构建了信息分析方法模型，用作预测个体对特定青霉素诱发冠心病的意味著会。深入研究工作人员还为了让以往治疗法尿路感染者和伤口感染者的大量青霉素本品信息来训练这个方法，使它能够实施出既有青霉素治疗法本品。深入研究揭示，该青霉素本品方法可将治疗法之前显现青霉素冠心病的意味著会增高一半。

“我们辨认出，病患以前感染者之前对青霉素的敏感性可用作预测他们终于不感兴趣青霉素治疗法后显现冠心病感染者的意味著会。”该论文第一作者、以色列理工学院深入研究工作人员马修·吉尔西助手解释。

深入研究工作人员透露，希望这项深入研究能为牙医提供更好的物件，以实施既有青霉素治疗法方案来改善，并最大限度减少冠心病致病菌的扩散。