AI赋能抗微生物耐药性预测：全基因组测序助力药敏检测提速

2026-05-18 杰毅生物 等1家媒体报道 科研进展

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中国医学科学院北京协和医院与杭州杰毅生物技术有限公司等机构合作，利用机器学习和全基因组测序数据，开发出一种能够精准预测肺炎克雷伯菌耐药表型的模型。该模型将传统的48至72小时药敏检测流程缩短至24至30小时（基于分离株测序）或24小时以内（基于血培养富集测序），显著提升了临床早期精准用药的能力。研究团队收集了来自全球5239株肺炎克雷伯菌的基因组及药敏数据，构建了迄今为止规模最大的数据集，覆盖11种常用抗生素。该模型不仅能区分敏感、中介与耐药（R/I/S），还能进一步区分高水平耐药与低水平耐药（H/L），为临床决策提供更精细的指引。在性能评估中，模型对所有11种测试抗生素的AUC均值超过0.9，平均分类一致率（CA）达0.96，显示出极高的判别能力。这一突破性进展为解决抗微生物耐药性的“时间差”难题提供了有力支持，有望改善临床治疗效果。（摘要由动脉网AI生成）