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世界卫生组织有数据表明，全球最具杀伤力的传染病——结核病(tuberculosis，TB)的治疗中，遇到的最大的挑战之一，就是结核杆菌的迅速变形能力，以及其对多种药物产生的抗药性。快速鉴定抗性菌株，并选择合适的抗生素来对其进行治疗仍然存在很大难度，而结核杆菌在实验室中生长缓慢，是其中原因之一。
在发展中国家，医生一般是基于临床经验来治疗结核病患者。在多重耐药结核病感染率较高的国家中，具有先进诊断能力还不到半数。由于结核菌在培养皿中生长缓慢，所以即使是在设备完善的实验室，一项药敏性测试也需要长达数周甚至数月的时间才能出结果。
通过分子实验来检测TB样本的DNA以获得抗性基因的方法越来越被广泛使用，但是它们有其自身的局限性。最重要的是，它们仅能检测到四种药物的抗性，而且不可靠，同时也无法检测到导致抗药性的罕见遗传变异体的存在。检测所有导致抗性的基因突变的最佳方法，是对细菌的全基因组进行分析。研究人员称，基于全基因组测序数据的几项药物敏感性测试显示，虽然它们检测出了对所有一线药物的耐药性，但对二线药物的耐药性检测往往仍一无所知。
传统的测试还倾向于以简单的“是否被赋予抗药性”的方式对突变进行分类。对于在含有罕见突变或者未见显著性突变的菌株来讲，这是极不可靠的。使用传统模型进行全基因组数据分析的另一个不足之处，是它们无法评估各种基因和基因突变之间的相互作用。
为了改善结核病患者的治疗结果，并遏制病毒的进一步传播，以及弥补传统检测模式的缺陷，迫切需要一种能够快速可靠地检测对最常用药物耐药性的测试方法。来自哈佛大学应用数学的学生MichaelChen20与哈佛医学院Blavatnik研究所的生物医学研究人员合作，设计了一个计算机程序，为这种测试的开发奠定了基础。
据称，该程序能够在十分之一秒内准确预测TB菌株对十种一线和二线药物的耐药性，并且比同类检测模型具有更高的精确度。该模型如果被纳入临床，则可以更快、更准确地进行耐药性检测，克服当前测试方法耗时长、可靠性低的缺陷。
高级研究作者，哈佛医学院生物医学信息学助理教授，医院肺科医学专家MahaFarhat也表示：“耐药性结核病难以发现、难以治疗，并且患者的预后不良，在诊断时快速检测出完整的耐药性，对于改善患者的预后和减少传播至关重要。”
据悉，该工具可分析结核病数据并预测结核病耐药性，其将作为哈佛医学院genTB工具的一项附加功能在线发布。
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