人工智能对抗微生物耐药性的创新解决方案：基于改良James Lind联盟分析的优先研究领域与BARDI框架

本研究针对全球日益严峻的抗菌素耐药性(AMR)威胁，通过改良James Lind Alliance方法对8位AI与AMR领域专家进行访谈，识别出44个研究主题并建立BARDI框架（数据共享中介、AI建模、快速诊断、药物发现和综合经济预防）。研究确定了十大优先领域包括组合疗法、新型治疗剂开发和AMR预测等，为解决数据碎片化、经济激励不足等关键障碍提供了系统性解决方案，为AI在AMR领域的应用指明了方向。

　　

微生物耐药性(AMR)正以惊人的速度威胁着现代医学的根基。据预测，到2050年AMR可能导致每年3910万人死亡，造成100万亿美元的经济损失。尽管世界卫生组织将其列为全球十大公共卫生威胁，但AI技术在AMR领域的应用仍缺乏系统规划。这种技术应用的碎片化可能导致研究资源错配，错失关键创新机会。在此背景下，由Imperial College London领衔的国际研究团队开展了这项开创性研究，成果发表在《npj Antimicrobials and Resistance》上。

研究采用改良的James Lind Alliance方法，在2024年2月至6月期间对8位AI和AMR领域的顶尖专家进行半结构化访谈，产生338条编码响应。通过主题分析归纳出44个研究主题，并创新性提出BARDI框架。研究特别关注了来自高负担地区的数据代表性不足问题。

研究结果部分呈现了详尽的发现：

1. 1.

   优先研究领域

   通过专家访谈确定的十大优先研究方向中，组合疗法(Combination Therapy)和新型治疗剂开发(Novel Therapeutics)位列前茅。专家特别强调AI在预测化学协同作用方面的潜力，但指出缺乏可靠的训练数据是主要瓶颈。数据获取(Data Acquisition)被普遍认为是基础性挑战，一位专家指出："我们需要整合化学结构与生物学、临床结果的训练数据集，当前各领域探索的化学空间缺乏重叠，导致模型无法进行稳健学习。"

2. 2.

   BARDI框架应用

   研究提出的BARDI框架包含五个相互支撑的支柱：

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     数据共享中介(Brokered data-sharing)：解决制药公司不愿共享筛选数据的问题，建议采用联邦学习等隐私保护技术

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     AI建模(AI-driven modelling)：增强从药代动力学/药效学(PK/PD)预测到全球耐药性监测等各种模型的预测能力

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     快速诊断(Rapid diagnostics)：重点发展基于基因组学的床旁检测(POC)，专家认为"直接从复杂样本进行测序而非培养是未来方向"

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     药物发现(Drug discovery)：AI加速高通量筛选，能在数小时内识别数十万候选抗生素

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     综合经济预防(Integrated economic prevention)：将AMR视为公共产品，利用AI量化干预措施的经济回报

3. 3.

   关键挑战与解决方案

   数据碎片化是最突出的障碍，特别是药理学数据与微生物学数据之间的割裂。研究建议建立标准化数据收集方法，通过数据中介协调各方利益。在技术层面，专家强调需要开发"能够承认不确定性的方法"，避免机器学习模型给出过度自信的错误预测。针对低收入国家的数据代表性不足问题，研究警告这可能加剧医疗不平等，削弱AI在高负担地区的应用价值。

4. 4.

   疫苗与替代疗法

   虽然疫苗被专家高度评价，但针对细菌而非病毒的疫苗开发面临更大挑战。噬菌体疗法被视为个性化医疗的选择，但其作为治疗方案的持久性和可能传播AMR的风险引发关注。AI在优化组合疗法方面展现出独特优势，但专家提醒需注意所需药物浓度可能带来的安全性问题。

研究结论部分强调，BARDI框架将传统上分散的AMR应对措施整合为协同运作的系统。与既往建议相比，该框架的创新性体现在：将数据共享从国家层面提升至跨国协调，使AI从研究工具转变为应对核心，并将经济预防从理论论证转化为动态资源配置机制。特别值得注意的是，框架提出的数据中介角色，既能执行监管职能，又能作为商业竞争对手间的中立仲裁者，这种双重角色在英国信息专员办公室和欧盟数据保护条例中已有先例。

这项研究的现实意义在于，它为实现联合国"到2030年将AMR相关死亡减少10%"的目标提供了可操作路径。通过明确十大优先领域和BARDI框架，研究团队不仅填补了AI-AMR交叉领域的知识空白，更为全球协作抗击AMR建立了系统性方法。正如作者指出，在2012-2017年间美国住院患者中广谱β-内酰胺酶耐药病例增加了53.3%，凸显出AMR应对的紧迫性。该研究为逆转这一危险趋势提供了科学依据和技术路线图。