人工智能在克服药物耐药性(DR)与农药抗性中的创新应用与机制研究

随着药物耐药性(DR)和农药抗性对公共卫生的威胁加剧，研究人员通过人工智能(AI)技术开展跨学科研究，系统分析了AI在加速药物研发、预测耐药机制及推动精准医疗中的关键作用。研究表明，AI不仅能优化新药发现流程，还可解析DR分子机制并筛选协同药物组合，为抗感染和抗癌治疗提供新范式。该成果凸显了AI在解决全球耐药危机中的变革潜力，同时指出数据共享与伦理规范是实现技术落地的核心挑战。

　　

日益严峻的药物耐药性(DR)和农药抗性正威胁全球公共卫生体系，亟需创新手段开发更有效的治疗与防控方案。人工智能(AI)作为突破性工具，其应用价值在近期研究中得到充分验证：通过机器学习算法加速药物分子筛选，显著缩短了高效低毒药物的研发周期；深度神经网络可精准预测耐药性产生机制，为靶向干预提供理论依据；AI驱动的精准医疗系统通过分析患者多维数据，辅助临床制定个性化治疗方案。特别值得注意的是，AI在识别协同药物组合方面展现出独特优势，这对多重耐药病原体的防治至关重要。尽管面临数据壁垒和伦理争议等挑战，跨学科协作与技术创新正推动AI成为后耐药时代的关键破局点。未来需进一步整合多组学数据，完善AI模型在药物和农药研发中的应用框架。