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当抗生素失效时：麻省理工学院的科学家正在使用人工智能来针对“潜伏”细菌
大多数抗生素都针对代谢活跃的细菌，但借助人工智能，研究人员可以有效筛选对休眠微生物具有致命性的化合物。
来源:MIT新闻 - 人工智能自 20 世纪 70 年代以来，现代抗生素的发现一直处于停滞状态。现在，世界卫生组织已将抗菌素耐药性危机列为全球十大公共卫生威胁之一。
宣布当反复治疗感染时，临床医生面临着细菌对抗生素产生耐药性的风险。但为什么在适当的抗生素治疗后感染会复发？一种有据可查的可能性是，细菌在代谢上变得惰性，逃避了仅对代谢活动作出反应的传统抗生素的检测。当危险过去后，细菌恢复活力，感染再次出现。
“随着时间的推移，耐药性越来越明显，反复感染就是由于这种休眠造成的，”前麻省理工学院武田研究员 Jackie Valeri（以麻省理工学院 Abdul Latif Jameel 健康机器学习诊所为中心）说，她最近获得了柯林斯实验室的生物工程博士学位。 Valeri 是本月《细胞化学生物学》印刷版上发表的一篇新论文的第一作者，该论文展示了机器学习如何帮助筛选对休眠细菌具有致命性的化合物。
麻省理工学院武田研究员 一篇新论文 细胞化学生物学细菌“休眠者”般的韧性对科学界来说并不是什么新鲜事——近年来，人们在太平洋海底发现了可追溯到 1 亿年前的古老细菌菌株，它们以节能状态存活着。
近年来发现麻省理工学院 Jameel 诊所生命科学系主任 James J. Collins 是麻省理工学院医学工程与科学研究所和生物工程系的 Termeer 医学工程与科学教授，他最近因使用 AI 发现一类新型抗生素而登上头条新闻，这是该小组更大使命的一部分，即使用 AI 大幅扩展现有抗生素。
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