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人工智慧應用於細菌抗藥平台之設計

110/09/08 瀏覽次數 20

金黃色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)是一種革蘭氏陽性球型細菌,為常見感染菌種之一,其中,有「超級細菌」之稱的耐甲氧西林金黃色葡萄球菌對大部分的青黴素類抗生素皆會產生抗藥性,如未能及早施用正確抗生素治療,嚴重可能導致死亡。傳統微生物檢驗方法檢測抗藥性需要數天,無法及時給予最適當之抗生素,因此,及時提供抗藥性之訊息,並施用適當的藥物治療,可降低死亡率以及避免抗藥性之發生。臨床微生物檢驗近年來已廣泛採用基質輔助雷射脫附電離飛行時間質譜法(Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization-Time-of- Flight Mass Spectrometry,MALDI-TOF MS)進行微生物之鑑定,許多研究亦依此資料辨識細菌之抗藥性,然而,目前仍缺乏以大量臨床數據建構辨識金黃色葡萄球菌抗藥模型,本研究藉由長庚醫院多年蒐集之臨床金黃色葡萄球菌質譜資料,結合機器學習快速分類此菌株對苯唑青黴素、克林達黴素與紅黴素的抗藥情形。

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