机器学习Get新用途 利用这个算法可以解决抗药性细菌

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据外国媒体gizmag报道，宾夕法尼亚大学的一组研究人员正试图利用机器学习系统来研究如何消除高度耐药的细菌。几天前，这项研究工作取得了突破——这个系统可以深入分析细菌的耐药性，最终找出合适的治疗方法。

这种研究算法被称为“去噪自动编码器”，它最初被设计用来在大型数据集中寻找特定的模式或规则。然而，这项技术已经被用于其他各种研究中，例如分析随机的youtube图像以找出共同的趋势或特征。不出所料，研究发现猫的视频特别受人们的欢迎。

现在，这组研究人员正试图将其整合到生物科学和技术中，以发现新的生物体及其遗传信息。具体来说，他们使用了一个专门设计的分析系统来研究一种叫做绿脓杆菌的细菌。这是一种与囊性纤维化和其他慢性肺部疾病相关的细菌。在研究过程中，研究人员发现这是一种特别有趣的生物——因为它表现出很强的耐药性。

铜绿假单胞菌的分析使用109个独立的数据集作为信息库，其中显示了5000多个具有同一性特征的基因，不同实验中基因表达水平不同。这项研究的目的是找出算法是如何精确定位基因表达的，以及这些模式在不同条件下(如抗生素的存在)是如何变化的。

该算法不仅能识别同一环境中的基因集，还能区分患者体内铜绿假单胞菌和实验室中生长的铜绿假单胞菌之间的差异。

基于这些早期的研究结果，研究人员相信该系统将用于在未来找到有效消除囊性纤维化肺部感染的新疗法。如果这个算法系统能在更大的范围内使用，就不可能在医学领域引发重大突破。

“我们相信‘大数据’时代的到来为我们提供了一个通过使用无人值守的机器进行学习的绝佳机会。有了这种算法，我们甚至不用设定方向，就可以在生物学领域找到意想不到的新发现。”队员凯西.格林说。

viagizmag