克利夫兰诊所的研究人员开发了一种人工智能 (AI) 模型，该模型可以仅根据细菌在某些扰动下生长的速度来确定治疗细菌感染的药物处方时使用的最佳组合和时间表。由医学博士、哲学博士雅各布·斯科特(Jacob Scott)及其转化血液学和肿瘤学理论部实验室领导的团队最近在《美国国家科学院院刊》上发表了他们的发现。

抗生素被认为使美国人的平均寿命延长了近十年。治疗降低了我们现在认为轻微的健康问题(例如一些割伤和伤害)的死亡率。但抗生素的作用已不如以前，部分原因是抗生素的广泛使用。

“世界各地的卫生机构一致认为我们正在进入后抗生素时代，”斯科特博士解释道。 “如果我们不改变追踪细菌的方式，到 2050 年，死于抗生素耐药性感染的人数将超过死于癌症的人数。”

细菌快速复制，产生突变的后代。过度使用抗生素让细菌有机会练习产生抵抗治疗的突变。随着时间的推移，抗生素会杀死所有敏感细菌，只留下抗生素无法杀死的更强的突变体。

医生用来使我们治疗细菌感染的方式现代化的一种策略是抗生素循环。医疗保健提供者在特定的时间段内轮流使用不同的抗生素。更换不同的药物可以缩短细菌对任何一类抗生素产生耐药性的时间。骑自行车甚至会使细菌更容易受到其他抗生素的影响。

“药物循环在有效治疗疾病方面显示出很大的希望，”该研究的第一作者、医学生戴维斯·韦弗博士说。 “问题是我们不知道最好的方法。医院之间对于给予哪种抗生素、给予多长时间以及按照什么顺序都没有标准化。”