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carbapenem antibiotic
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AI识别出46,000种新的β-内酰胺酶，具有抗生素耐药性潜力
研究人员利用蛋白质语言模型（PLMs）和集成学习，从环境宏基因组中识别出超过46,000种潜在的β-内酰胺酶。这些酶分布在各种生境中，属于所有四个Ambler类别，在E. coli中表达时可赋予对多种β-内酰胺类抗生素的耐药性。通过逆向折叠模型进行的进一步分析揭示了可改变耐药性谱系的特定突变，包括增强对碳青霉烯类抗生素的耐药性，并表明高适应性位点显示出更大的自然序列变异性，特别是与来自海洋的酶相比，来自废水的酶表现出更高的变异性。这项…
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机器学习模型预测 ESBL 风险以指导抗生素选择
研究人员开发了一种使用 XGBoost 的机器学习模型，可在培养结果可用前预测产 ESBL 的肠杆菌科的风险。该模型在 12 家医院的数据上进行了训练，旨在指导经验性抗生素选择，可能减少不必要的碳青霉烯类药物使用及其相关的耐药性。该模型实现了高阴性预测值，表明在非 ICU 环境中可以安全地避免使用碳青霉烯类药物。SHAP 分析表明，既往 ESBL 定植是最重要的预测因素，而社区贫困等因素对模型性能影响甚微。