机器算法或可以解决细菌抗药性大难题

算法演算，大数据分析细菌抗药性。

我们都知道的一个常识就是，一种药一旦服用的次数多了或是时间长了，细菌或是病毒就会产生抗药性，那么效果就会大大减少，甚至都没有，特别是世界重大的病毒灾害。比如以前的非典、HINI等等，这种症状尤为严峻，因为随时都有可能刚刚研发出来的药物，用不了多久细菌、病毒就会产生抗药性。因此就需要花费大量的人力物力不断进行新药品的研发，治疗和控制病情的过程也会显得异常地艰难。

但是，如果告诉你机器说不定可以解决这件事，你是不是会异常诧异？但是，没错，真的有！

据外媒报道，宾夕法尼亚大学的一个研究团队目前正在研究机器学习系统，让机器能够解决如何消灭抗药性极强的细菌问题。目前该项目已经取得了突破性进展，能够深度剖析细菌的抗药性，并且最终找出最合适的治疗方法。

这种研究算法叫做“去噪编码”，一开始的时候被设计出来是用于找出大型数据集中的特定模式或是特定规律。该技术也早就已经被用于其他的研究当中，比如分析随机出现的YouTube图像，找出常见的趋势或是特征等等，人们还特别发现关于猫的视频能够引起更多的人关注。

现在，人们正打算将这一算法用到生物科学技术当中，为了发现新的生物和他们的基因信息。具体说就是，使用特殊设计的分析系统来研究一种叫做绿脓杆菌的细菌，它是一种和囊性纤维化和其他慢性肺部疾病有关的细菌。研究人员发现，这是一种很有趣的生物体，因为它具有非常强的抗药性。

在此次研究当中，实验人员使用了109个相互独立的数据库作为信息库，展示了5000多个具备省份特征的基因，不同的试验当中基因表达水平都不相同。因此这个研究的目的就在于找出该算法如何在基因表达中可以精确的进行定位，以及模式在不同的情况下会发生怎么样的变化。

该算法不仅可以识别出在同一环境下的基因集，还可以分辨出病人身上绿脓杆菌和那些在实验室里生长的绿脓杆菌有什么样的差异。

从这些早期的研究成果当中，研究人员相信未来，该系统一定可以用于寻找有效消灭囊性纤维化肺感染的新疗法。如果可以在更大的范围中使用这种算法系统的话，说不定就可以引发医疗界的重大突破啊，现在看来这是非常有可能发生的事。

无疑，大数据时代给我们提供了一个机器学习的好时机，运用算法，甚至于都不用设定方向就可以在生物学界中有了意想不到的收获。

无数的案列已经证实了这一点，任何事物都可以被拿来分析，只有你想不到，没有数据做不到。

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