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精準對抗超級細菌 長庚、央大用AI開發出預測模型

抗生素遭到濫用,導致細菌抗藥性越來越強,甚至有「超級細菌」,使醫師治療患者時難以立即對症下藥。林口長庚醫院與長庚、中央大學跨校合作並經三年多研發,以AI人工智慧開發出「超級細菌預測模型」,可更快速、便宜跟準確的對微生物進行特性鑑定。

長庚醫院檢驗醫學部主治醫師王信堯表示,該模型幾秒鐘內即可完成預測,並達到80%的用藥準確性,未來可成為對抗微生物感染的一大利器,協助醫師更快速且準確用藥。此研究成果榮獲2017年台北國際發明展金獎外,去年10月刊登於國際微生物研究期刊「微生物研究先驅(Frontiers in Microbiology)」。

長庚醫院檢驗醫學部部主任盧章智表示,微生物學家已經發現不少種超級細菌,如金黃色葡萄球菌、腸球菌、鮑曼不動桿菌等都具有抗藥特性;其中又以金黃色葡萄球菌最廣為人知。

而臨床上若發現較嚴重的金黃色葡萄球菌時,通常醫師因不確定細菌嚴重性,一開始會使用後線的萬古黴素,而很少用第一線的Oxacillin(苯唑青黴素),卻容易引發超級細菌對萬古黴素的抗藥性,增加後線藥物的使用壓力。

王信堯說,曾有一名43歲的病患一次生病高燒不退,且頸部腫脹不適、呼吸困難,就醫發現嚴重的頸部感染,但無法判斷是何種細菌。醫師當下只能據「經驗」使用抗生素,後來發生敗血性休克;直到額外檢驗才知感染「異質性萬古徽素抗藥性金黃色葡萄球菌」(hVISA),可稱為是加強版的超級金黃色葡萄球菌,隨即對症下藥治療。

王信堯說,抗藥能力明顯的超級細菌,有些仍可能被檢驗單位檢測出來。但有些躲藏在一般不具抗藥能力的菌群中,其比例甚至低到10萬到100萬隻細菌中,才有一隻的存在,因此目前臨床實務上,完全無法檢測到這些超級細菌。導致感染的患者到醫院後,往往必須歷多種藥物嘗試、治療失敗、嚴重併發症等痛苦過程後,才證實超級細菌的存在。

已有本土及國際的研究指出,超級細菌的盛行率已高達7.5%。王信堯說,透過質譜儀(MALDI-TOF)廣泛用在微生物菌種的鑑定,這些大數據有可能提供微生物抗藥能力的線索。因此研究團隊跨領域合作,進一步使用人工智慧分析技術,成功的從質譜儀複雜的大數據中,解讀出超級細菌可能的抗藥機制模型,僅幾秒鐘內即可完成預測,正確率可達80%。

長庚表示,該模式未來將擴大其他超級細菌的資料建檔,希望相關系統盡快通過審核,在明年上半年內投入臨床使用。

林口長庚醫院與長庚、中央大學跨校合作並經三年多研發,以AI人工智慧開發出「超級細菌預測模型」,未來可更快速、便宜跟準確的對微生物進行特性鑑定。記者簡浩正/攝影
林口長庚醫院與長庚、中央大學跨校合作並經三年多研發,以AI人工智慧開發出「超級細菌預測模型」,未來可更快速、便宜跟準確的對微生物進行特性鑑定。記者簡浩正/攝影
超級細菌培養皿上,菌盤上可見抗生素(白色圓點)的周圍幾乎沒有透明圈,顯示對超級細菌沒有抑制能力。圖/長庚醫院提供
超級細菌培養皿上,菌盤上可見抗生素(白色圓點)的周圍幾乎沒有透明圈,顯示對超級細菌沒有抑制能力。圖/長庚醫院提供
長庚醫院檢驗醫學部主治醫師王信堯表示,該模型幾秒鐘內即可完成預測,並達到80%的用藥準確性。記者簡浩正/攝影
長庚醫院檢驗醫學部主治醫師王信堯表示,該模型幾秒鐘內即可完成預測,並達到80%的用藥準確性。記者簡浩正/攝影

超級細菌 金黃色葡萄球菌 抗生素 抗藥性 人工智慧

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