當疾病是由生物體（包括寄生蟲、細菌、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。

傳染病是一項棘手的全球挑戰(zhàn)，盡管科學已經提供了穩(wěn)定的解決方案，但傳染病所帶來的問題的嚴重性仍在繼續(xù)增長。當今世界的聯(lián)系日益緊密，使人們的關系進入了新的種類和層次，氣候危機正在使環(huán)境和生態(tài)網絡失去平衡。曾經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)完全不需要擔心的疾病在另一些地區(qū)卻非常嚴重。

人工智能（AI）是科學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)學科學和公共衛(wèi)生領域一些最緊迫問題的進展。該領域的研究人員將生命科學知識與計算、化學和設計技能相結合，滿足了數(shù)十年來對跨學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域的進展、局限性和前景——抗感染藥物發(fā)現(xiàn)、感染生物學和傳染病診斷。

人工智能可以預測抗感染藥物活性、藥物-靶標相互作用和治療設計

通過復雜的算法和機器學習，人工智能可以分析大量數(shù)據集，并識別出人類研究人員無法察覺的模式。這種數(shù)據驅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。

人工智能技術有望徹底改變診斷工具的準確性和效率。通過利用機器學習算法，人工智能可以分析醫(yī)學影像、基因組數(shù)據和臨床記錄，精確地檢測和預測疾病結果。這種變革性的能力使我們能夠更早、更準確地進行診斷，促進及時的治療干預，并減少傳染病的傳播。

盡管人類已經在分子生物學、遺傳學、計算科學和藥物化學等方面取得了許多進步，但傳染病仍然是公眾健康的重大威脅。應對病原體暴發(fā)、大流行和抗生素耐藥性帶來的挑戰(zhàn)需要跨學科的協(xié)調努力。人工智能與系統(tǒng)生物學和合成生物學相結合，正在引領快速發(fā)展，擴大抗感染藥物發(fā)現(xiàn)，增強我們對感染生物學的理解，并加速診斷技術的發(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，強調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。