细菌耐药性

这项研究指出，使用大数据和机器学习来监控畜禽场的抗生素耐药性（AMR）可以提高我们对病原体的认识，并有助于预防和治疗感染。研究人员分析了来自中国三个省份的十个大型养鸡场和四个相连的屠宰场的微生物群落，通过数据挖掘方法结合机器学习技术，发现了多个改进畜禽场抗生素耐药性监测的途径。

细菌的耐药性问题一直以来都是困扰着全世界的一大健康难题，而开发新型抗生素将在一定程度上帮助人们解决这一问题。20世纪90年代，日本科学家在名为茎点霉属（Phomasp.）的真菌中分离得到了vermisporin等几种具有抗菌活性的物质。这些真菌的代谢产物具有优异的抗革兰氏阳性菌和抗厌氧菌的活性，以vermisporin为例，它对于猪痢疾密螺旋体的最低抑制浓度（MIC）为0.05 μg/mL。

日本北海道大学市川聪教授领导的团队最近在《自然·通讯》杂志上发表论文，详细介绍了一种高效抗菌化合物的开发，该化合物可有效对抗最常见的多重耐药细菌。

据外媒报道，耐药性一直是医学界的一大难题，对医疗常用药物抗生素来说也是如此。然而，朴茨茅斯大学研究团队的一项新研究或能攻克这一难关，通过重新设计现有抗生素来克服细菌耐药性机制，利用超级计算机卓越的计算能力来对抗疾病的进化能力，最终解决耐药性问题。

Wellcome Trust 已向新加坡国立大学 (NUS) 提供 250 万新元的赠款，以建立亚洲临床研究网络 (ACRN)，以进行抗菌临床研究，以开发最有效的方法来治疗和预防危及生命的耐药性感染。这将是亚洲第一个专注于耐药感染的临床试验网络。其他类似的网络已经在欧洲、美国和澳大利亚建立，与这些网络合作是一个关键的长期目标。

由香港大学理学院化学研究部孙红哲教授，以及李嘉诚医学院余雷觉云感染及传染病中心总监何柏良医生领导的研究团队，发现一种临床使用的抗风湿含金药物金诺芬（Auranofin, AUR） ，能成功「复活」对多重耐药性超级细菌已经失效，号称「最后防线」的抗生素─碳青霉烯（Carbapenem）和多粘菌素（Colistin, COL），使其能够成功治疗由多重耐药性超级细菌引起的血液、肺炎及伤口感染并能延缓细菌耐药性的产生，大大延长现有抗生素的使用周期。

据外媒报道，抗生素虽然很好，但也有严重的缺点。随着时间的推移，细菌已经对许多最常用的抗生素产生了抵抗力从而形成了科学家所说的“超级细菌”。这些耐抗生素细菌造成了严重威胁，因为它们有能力猖獗并有可能迅速传播。

华盛顿州立大学的研究人员开发了一种易于使用的软件程序，可以识别细菌中的耐药基因。