Nature：打破耐藥性困局，抗生素的未來！

約翰?保爾森因自身感染經歷發起項目，對抗生素耐藥問題，科學家從天然產物、AI、組合療法等多方面探索解決方法，強調診斷和免疫調節的重要性。

BioMed科技 - 抗生素耐藥，組合療法，天然產物 - 2024-08-17

Nature：應對抗生素耐藥性危機：五大策略助力抗生素革命

介紹了研究人員在應對抗生素耐藥性危機方面所采取的五種創新策略。

生物探索 - 人工智能，抗生素耐藥性，創新策略 - 2024-08-15

Nature：AI模型發現全新超級抗生素類型，能高效殺死超級耐藥菌

抗生素的廣泛應用也帶來了一個巨大的危機——抗生素耐藥性（AMR），據世界衛生組織（WHO）統計，2019年全球約有120萬人死于抗生素耐藥性（AMR）所加劇的細菌感染，這已經高

MedSci原創 - 耐藥菌，抗生素，MRSA，深度學習，耐甲氧西林金黃色葡萄球菌，超級耐藥菌，halicin，abaucin - 2023-12-24

2023年醫療健康十大科技發展趨勢預測

每年都會為當年做一下趨勢預測，雖然預測最終不一定十分準確，但是能看出具體的熱點是哪些？2023年初，梅斯也大膽對今年的醫療健康科技進行預測。

MedSci原創 - 十大，預測 - 2023-01-04

Cell：人工智能首次發現強效抗生素

據《自然》報道，一項開創性的機器學習方法從 1 億多個分子中發現了強大的新型抗生素。這項研究由美國麻省理工學院合成生物學家 Jim Collins 領銜，相關成果日前發表在《細胞》上。

中國科學報 - 人工智能，強抗生素 - 2020-03-04

Cell封面：人類首次完全利用AI發現迄今最強抗生素

自青霉素出現以來，抗生素已經成為現代醫學的基石。然而，隨著時間的推移，細菌會逐漸產生對抗生素的耐藥性，這就需要藥物研發工作者不斷開發新的抗生素。但現實情況是，由于缺乏經濟激勵，私營藥企在新抗生素的發現上收效甚微，使得抗生素的問題越發嚴重。曾有研究預測，如果不立即采取措施開發新的抗生素，到 2050 年，因耐藥感染而死亡的人數將達到每年 1000 萬人。在過去的幾十年里，研發人員使用多種傳統方法

機器之心 - 抗生素 - 2020-02-22