机器学习“定制”处方将会降低抗生素耐药性风险

南方周末北京2月28日电（新闻工笔记冯玉婧）制剂在化疗酵母菌接种中所发挥不可或缺作用，但它是一把“双刃剑”,也促使酵母菌加强敏感性。一个国际间制作团队近日在美国《科学》时尚杂志上报告说，他们来进行机器学习技术和原核生物测序技术开发出一种制剂药品正则表达式，可将接种化疗中所的敏感性危险性降低一半。

化疗接种的中长期在于恰当匹配制剂与病原体的耐药状况，然而即使匹配恰当，仍不太可能浮现制剂敏感性。一个原因是，酵母菌可能在形态中所随机突变而激发敏感性，但这个随机过程难以预测和避免。

以色列理工学院领衔的研究制作团队注意到，大多数接种病人的敏感性并不是因为菌类的随机突变而激发，而是由病人体内微生物组中所对药品制剂具有敏感性的另一种细菌迅速旋即接种而引起的。研究人员将该注意到转化为一种化疗思路：化疗用的制剂不仅应与所致当前菌类的耐药状况除此以外，还应与病人体内微生物组中所不太可能取而代之当前菌类的其他酵母菌除此以外。

研究制作团队来进行20多万名病人为期8年的微生物组信息记录，借助于了机器学习正则表达式模型，用于预测个体对特定制剂激发敏感性的危险性。研究人员还来进行常规化疗尿路接种和伤口接种的大量制剂药品信息来专业训练这个正则表达式，使它尽可能订立出个人化制剂化疗药品。研究推断，该制剂药品正则表达式可将化疗中所浮现制剂敏感性的危险性降低一半。

“我们注意到，病人过去接种中所对制剂的敏感性可用于预测他们旋即接受制剂化疗后浮现敏感性接种的危险性。”该论文第一笔记、以色列理工学院研究人员乔尔·斯特拉西博士解释。

研究人员问到，借此这项研究能为医生提供更好的工具，以订立个人化制剂化疗方案来改善疗效，并最大限度下降敏感性菌类的蔓延。