矽谷科技新貴染上「超級細菌」險喪命 長庚研發抓菌模型對症下藥

「超級細菌」因為抗藥性極強，無論是國際或是台灣，它的盛行率已高達7.5%。由於無法用臨床的檢驗方法檢驗出來，加重治療的困難度。林口長庚醫院發現運用AI人工智慧開發出「超級細菌預測模型」，可在幾秒內完成微生物特性鑑定，達到80%用藥準確率。

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▲白點周圍有灰色陰影代表抗生素可有效控制。

科技新貴染菌險喪命

43歲林先生是美國矽谷的科技新貴，因工作壓力大，免疫力下降，一次生病時高燒不退，頸部腫脹、呼吸困難，醫師告知是嚴重的頸部感染，可能危及生命，但因無法判斷是何種細菌，只能先根據「經驗」使用抗生素治療，最後仍然發生敗血性休克，在家人多方奔走與付出額外的檢驗花費下，才得知感染的是超級細菌中的「究極細菌」，醫師隨即對症下藥，這才撿回了一條命。

超級細菌每年數百人傷亡

林口長庚紀念醫院檢驗醫學部醫師王信堯指出，微生物學家已經發現不少種超級細菌，如具有抗藥特性的金黃色葡萄球菌、腸球菌、鮑曼不動桿菌等，其中金黃色葡萄球菌是最廣為人知的超級細菌，每年造成全世界數百萬人傷亡。

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究極細菌已被發現

在抗生素濫用的狀況下，超級細菌的抗藥能力一直增強，治療愈來愈不容易，萬古黴素通常已是治療抗藥性金黃色葡萄球菌的最後一線藥物，但不幸的是，目前世界上已經出現可以對抗萬古黴素毒殺的金黃色葡萄球菌(hVISA)，稱為究極細菌。

▲王信堯醫師說，目前已出現抗藥性極強的「究極細菌」。

王信堯指出，這些抗藥能力明顯的超級細菌，有些還有機會被檢驗單位檢測出來，但有些躲藏在一般不具抗藥能力的菌群中，比例甚至低到10萬到100萬隻細菌中才有一隻的存在，因此目前臨床實務上完全無法檢測到這些超級細菌。

以往感染超級細菌醫師憑經驗用藥

以往感染症的病人到醫院後，因無法即時偵測到體內的超級細菌，往往必須歷經多種藥物嘗試、治療失敗、嚴重併發症等痛苦過程後，才有辦法證實超級細菌的存在，不但加重治療的困難度，錯誤的用藥更增強其抗藥能力。

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人工智慧協助判讀精準找出菌種

為突破這項困境，林口長庚醫院與長庚大學、中央大學跨領域、跨校合作，運用人工智慧，只需患者身上的血液、尿液、痰液或腹水等，就能成功的從質譜儀複雜的大數據中解讀出超級細菌可能的抗藥機制，只要幾秒鐘內即可完成預測。經過反覆驗證後，其正確率可達80%。

王信堯表示，「超級細菌預測模型」技術已可運用於臨床微生物之檢驗，並應用在臨床實務，可以快速的檢測到目前臨床方法無法測得的超級細菌，幫助醫師提早3天得知病患是否為超級細菌感染，以進一步施用正確的抗生素。

▲長庚研究團隊利用AI技術預測有抗藥性的超級細菌，協助醫師對症下藥。醫師王信堯(右起)、馮思中、盧章智。

這項研究成果榮獲2017年台北國際發明展金獎，並刊登於2018年10月國際微生物研究學界著名期刊「微生物研究先驅（Frontiers in Microbiology）」。目前研發團隊正進行其他超級細菌抗藥性預測的研究，希望明年即可將此技術推廣至更多重要的超級細菌。

◎ 圖片來源／長庚醫院提供

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