使用机械建模和机器学习预测抗菌素耐药性的人口动态
Zhengqing Zhou1, Irida Shyti1, Jaemin Kim2
1Department of Biomedical Engineering, Duke University, Durham, NC, USA; Center for Quantitative Biodesign, Duke University, Durham, NC, USA.
抗菌素耐药性 (AMR) 构成了全球健康威胁. 本综述探讨了包括机器学习在内的计算模型如何预测AMR动态,并指导抗药性感染的治疗策略.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 计算生物学 计算生物学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 抗菌素耐药性 (AMR) 感染是全球日益严重的公共卫生问题.
- 新抗生素的开发受到迅速出现的耐药性,经济挑战和监管问题所阻碍.
- 目前的策略包括抗生素管理和药物重新用途.
研究的目的:
- 审查量化建模在理解和预测AMR群体动态中的应用.
- 探索机械学和机器学习 (ML) 模型在应对抗药物耐药性危机方面的潜力.
- 讨论用于指导治疗设计的计算模型的翻译价值.
主要方法:
- 关于AMR机械学和机器学习 (ML) 模型的当前文献的综述.
- 分析机械模型构建中的挑战.
- 探索ML解决AMR建模中的局限性的能力.
主要成果:
- 定量建模可以识别AMR发展的关键机制和后果.
- 模型可以预测耐药性的持续性,并为治疗策略提供信息.
- 机器学习模型在克服传统机械模型的局限性方面显示出前景.
结论:
- 计算模型是理解和预测AMR的宝贵工具.
- 机器学习为AMR动态预测提供了高级功能.
- 这些模型的进一步开发和应用可以帮助管理AMR危机.
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