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Cell Genomics：机器学习预测 210 个抗微生物耐药性状到 2050 年可能扩散

学术圈重大事件 · 发布 2026-06-14T09:55:00+08:00 · 更新 2026-06-14T10:02:58+08:00

核心结论

King's College London 团队在 Cell Genomics 发表 AMR 预测框架，基于 16 种 WHO 重点病原体、4.5 万余基因组和 127 国社会经济指标，筛出 210 个可能上升性状与 32 个高风险威胁。

据 Phys.org / King's College London 2026 年 6 月 13 日发布，Cell Genomics 论文把抗微生物耐药（AMR）风险从“某种病原体是否耐药”细化到病原体、耐药基因、宿主和环境因素的组合。研究团队分析 16 种 WHO 重点病原体、超过 4.5 万个基因组，以及 127 个国家的健康、环境和社会经济指标，预测到 2050 年有 210 个病原体特异性 AMR 性状可能上升。

Research forecasts global antimicrobial resistance threats for next two decades
研究配图展示抗微生物耐药威胁预测主题。（图源：Cell Genomics (2026), DOI: 10.1016/j.xgen.2026.101273 / Phys.org）

值得关注的是，团队又从 210 个上升性状中筛出 32 个高风险威胁，筛选依据包括是否出现在 WHO 优先病原体中、能否在细菌间移动、是否跨多个宿主出现等。研究还把贫困、拥挤、卫生条件、医疗可及性和死亡率等结构性变量纳入预测，提示 AMR 不是单靠减少抗生素使用就能处理的问题。

这类模型的价值在于把全球监测资源从被动响应推向前置排序：公共卫生机构可以优先盯住更可能扩散、且更易跨宿主移动的耐药机制。但它仍是预测框架，结论依赖现有基因组采样和社会经济情景假设，低收入地区数据缺口可能影响风险排序。

信息来源

可信度说明

主要依据 Phys.org 转发的 King's College London 供稿和 Cell Genomics DOI 信息；来源标注为同行评议论文和可信机构供稿。需注意预测结果依赖基因组数据库覆盖度、国家指标质量和 2050 情景假设。

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