當(dāng)疾病是由生物體（包括寄生蟲、細(xì)菌、真菌和病毒）所引起時，這些疾病是具有傳染性的。人類和動物可以從環(huán)境或食物中感染傳染病，也可以通過相互作用而感染。

傳染病是一項(xiàng)棘手的全球挑戰(zhàn)，盡管科學(xué)已經(jīng)提供了穩(wěn)定的解決方案，但傳染病所帶來的問題的嚴(yán)重性仍在繼續(xù)增長。當(dāng)今世界的聯(lián)系日益緊密，使人們的關(guān)系進(jìn)入了新的種類和層次，氣候危機(jī)正在使環(huán)境和生態(tài)網(wǎng)絡(luò)失去平衡。曾經(jīng)可以用藥物治療的疾病開始變得具有耐藥性，新藥開發(fā)比以往任何時候都更加昂貴。此外，資源分配不均意味著某些地區(qū)完全不需要擔(dān)心的疾病在另一些地區(qū)卻非常嚴(yán)重。

人工智能（AI）是科學(xué)家們對抗傳染病的工具箱中的新成員。在短短幾年時間里，AI加速了醫(yī)學(xué)科學(xué)和公共衛(wèi)生領(lǐng)域一些最緊迫問題的進(jìn)展。該領(lǐng)域的研究人員將生命科學(xué)知識與計算、化學(xué)和設(shè)計技能相結(jié)合，滿足了數(shù)十年來對跨學(xué)科治療這些疾病并阻止其傳播的努力和追求。

近日，James Collins 等人在 Science 期刊發(fā)表了題為：Leveraging artificial intelligence in the fight against infectious diseases 的綜述論文。該綜述從專家的角度眼光看待人工智能如何改變傳染病研究，他們評估了人工智能和傳染病研究在三個主要研究領(lǐng)域的進(jìn)展、局限性和前景——抗感染藥物發(fā)現(xiàn)、感染生物學(xué)和傳染病診斷。

人工智能可以預(yù)測抗感染藥物活性、藥物-靶標(biāo)相互作用和治療設(shè)計

通過復(fù)雜的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能可以分析大量數(shù)據(jù)集，并識別出人類研究人員無法察覺的模式。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法加快了有希望的藥物的篩選和選擇，加速了傳染病有效治療方法的發(fā)展。

人工智能技術(shù)有望徹底改變診斷工具的準(zhǔn)確性和效率。通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，人工智能可以分析醫(yī)學(xué)影像、基因組數(shù)據(jù)和臨床記錄，精確地檢測和預(yù)測疾病結(jié)果。這種變革性的能力使我們能夠更早、更準(zhǔn)確地進(jìn)行診斷，促進(jìn)及時的治療干預(yù)，并減少傳染病的傳播。

盡管人類已經(jīng)在分子生物學(xué)、遺傳學(xué)、計算科學(xué)和藥物化學(xué)等方面取得了許多進(jìn)步，但傳染病仍然是公眾健康的重大威脅。應(yīng)對病原體暴發(fā)、大流行和抗生素耐藥性帶來的挑戰(zhàn)需要跨學(xué)科的協(xié)調(diào)努力。人工智能與系統(tǒng)生物學(xué)和合成生物學(xué)相結(jié)合，正在引領(lǐng)快速發(fā)展，擴(kuò)大抗感染藥物發(fā)現(xiàn)，增強(qiáng)我們對感染生物學(xué)的理解，并加速診斷技術(shù)的發(fā)展。

在這篇綜述中，論文作者討論了檢測、治療和理解傳染病的方法，強(qiáng)調(diào)了人工智能在這幾方面的推動作用，并建議在利用人工智能幫助控制傳染病暴發(fā)和大流行。