由哥倫比亞大學(xué)梅爾曼公共衛(wèi)生學(xué)院 Sen Pei 領(lǐng)導(dǎo)的一組研究人員討論了實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型對(duì)抗菌素耐藥生物體的實(shí)用性。這篇文章發(fā)表在《新發(fā)傳染病》雜志上。
抗菌素耐藥性 (AMR)——傳染性細(xì)菌、病毒和真菌抵抗旨在殺死它們的藥物的能力——是對(duì)人類健康的主要威脅。2019 年全球估計(jì)有 495 萬(wàn)人死于細(xì)菌性 AMR;大多數(shù)是由六種病原體引起的：大腸桿菌、金黃色葡萄球菌、肺炎克雷伯菌、肺炎鏈球菌、鮑曼不動(dòng)桿菌和銅綠假單胞菌。
在該期刊的文章中，環(huán)境健康科學(xué)助理教授 Pei 和合著者指出了幾個(gè)障礙，這些障礙使預(yù)測(cè)抗菌素耐藥生物比預(yù)測(cè)流感和 COVID-19 等其他急性傳染病更具挑戰(zhàn)性。這些挑戰(zhàn)包括缺乏對(duì)抗生素使用在推動(dòng) AMR 傳播中的作用等過(guò)程的了解;缺乏可以為 AMR 預(yù)測(cè)提供信息的可靠監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，包括無(wú)癥狀定植數(shù)據(jù);以及實(shí)施預(yù)測(cè)的指南。
這篇文章概述了改進(jìn)耐藥微生物預(yù)測(cè)模型的四個(gè)研究重點(diǎn)。首先，加強(qiáng)多個(gè)部門和利益相關(guān)者之間的溝通，包括學(xué)術(shù)研究人員、公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、醫(yī)療保健提供者和公眾，必須發(fā)生。其次，研究人員應(yīng)更好地利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)并指導(dǎo)收集對(duì)了解 AMR 至關(guān)重要的新數(shù)據(jù)。第三，需要更有效的算法來(lái)校準(zhǔn)復(fù)雜的 AMR 模型。第四，預(yù)測(cè)性 AMR 模型應(yīng)實(shí)時(shí)應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，以便研究人員和公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)可以評(píng)估其有效性，他們應(yīng)對(duì) AMR 預(yù)測(cè)的性能設(shè)定適當(dāng)?shù)钠谕槌晒︻A(yù)測(cè)建立合理的標(biāo)準(zhǔn)。
“隨著世界面臨日益嚴(yán)峻的抗菌素耐藥性挑戰(zhàn)，利益相關(guān)者必須共同努力，開(kāi)發(fā)新的方法來(lái)預(yù)測(cè)它們的出現(xiàn)，”Pei 說(shuō)。
此前，貝聿銘在《美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊》 (PNAS)雜志上發(fā)表了一項(xiàng)研究，該研究介紹了一種比現(xiàn)有方法更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)醫(yī)院環(huán)境中個(gè)體感染 MRSA 的可能性的方法。
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