科学家开发出快速检测抗生素耐药性的AI方法

近年来，抗生素耐药性问题日益突出，迫切需要快速准确的方法来指导抗生素治疗。抗生素耐药问题日益严重,对传统的细菌抗生素耐药性检测方法来说,测试周期长、效率低下已经很难满足临床诊断的需求。与此同时,人工智能技术在生物医学领域的应用也在蓬勃发展。

牛津大学的研究人员开发了一种利用人工智能（AI）快速检测抗生素耐药性的新方法。这一突破性的方法可以在30分钟内返回检测结果。这项研究结合了荧光显微镜和深度学习模型，通过观察和分析细菌细胞图像，并检测细胞在接受抗生素处理时可能发生的结构变化，可靠、快速地检测出抗菌素耐药性（AMR）。相关研究成果已发表于Communications Biology期刊。

该研究的关键发现包括：

方法原理：该方法利用荧光显微镜观察细菌细胞图像，并通过深度学习模型对图像进行分析。通过检测细胞在接受抗生素处理后可能发生的结构变化，可以判断细菌对抗生素的敏感性。

准确性和有效性：该方法在一系列临床大肠杆菌分离株上进行了测试，表现出至少80%的准确度。与被认为是黄金标准的最先进的临床方法相比，该方法的速度至少快10倍。

临床应用：该研究的成果有助于有针对性地进行抗生素治疗，减少治疗时间，最大限度地减少副作用，并减缓抗菌素耐药性的上升。

潜在应用：研究人员认为，他们的模型未来可以用于识别临床样本中各种抗生素的耐药性。

相比当前方法的优势：目前的抗生素敏感性测试方法依赖于在抗生素存在下培养细菌菌落，这可能耗时且需要几天才能获得结果。这项研究的结果表明，牛津大学的科研团队开发的新型快速抗菌素敏感性测试方法有望在临床实践中推动有针对性的抗生素治疗，减少治疗时间，并减缓抗菌素耐药性的上升。