AI＋180種抗生素組合：新加坡iACT測試為抗藥性感染度身訂做治療

每一種組合都會評估兩個重點：

• 能否有效殺死細菌
• 或者抑制細菌生長

原因係抗生素之間嘅互動可能出現三種情況：

• 協同作用（synergy）：兩種藥一齊用效果更強
• 相加作用（additive）：效果相加
• 拮抗作用（antagonistic）：反而互相削弱

透過一次過測試大量組合，就更有機會搵到對付超級細菌嘅有效療法。

整個流程通常可以約48小時內出結果，令醫生喺治療仍然進行期間就可以調整藥物。

AI與數據分析嘅角色

公開資料通常形容iACT為AI‑powered平台，主要因為系統需要處理大量實驗數據。

簡單理解流程：

1. 實驗室測試多種抗生素組合
2. 收集細菌對每種組合嘅反應數據
3. 用計算分析工具整理結果
4. 找出最有效嘅治療方案

目前公開來源對具體AI演算法細節描述唔多，但可以確定嘅係：

• 系統結合實驗數據與計算分析
• 幫醫生揀出最合適嘅抗生素組合
• 支持個人化感染治療

而唔係只靠傳統抗生素敏感度測試。

點解個人化抗生素治療咁重要

多重抗藥性細菌最大嘅問題係：有效藥物愈來愈少。

研究顯示，抗生素組合療效往往高度依賴菌株差異——即係話同一種感染，對唔同病人可能要用完全唔同嘅藥物組合。

透過iACT，醫生可以：

• 找出對該細菌最有效嘅抗生素組合
• 避免使用無效或副作用較高嘅療法
• 提高嚴重感染治療成功率

呢種方法亦符合全球推動嘅**抗菌藥物管理（Antimicrobial Stewardship）**理念，即係更精準使用抗生素，減慢抗藥性惡化。

SGH與A*STAR合作推動商業化

為咗將技術由研究推向實際醫療應用，新加坡中央醫院（SGH）與A*STAR旗下Diagnostics Development Hub簽署合作備忘錄。

合作目標包括：

• 將臨床研究轉化為可部署嘅醫療診斷工具
• 推動AI與精準醫療診斷商品化
• 建立可授權或衍生公司嘅醫療科技產品

政府指出，iACT正正係該合作支持嘅早期創新之一。

長遠而言，相關技術希望：

• 先喺新加坡公共醫療系統使用
• 之後推廣到海外醫院
• 成為可規模化嘅醫療診斷平台

對抗抗生素抗藥性嘅潛在突破

全球醫學界普遍認為，未來抗生素新藥開發速度未必追得上抗藥性細菌嘅演化。

因此，一個重要策略係：更聰明地使用現有抗生素。

iACT正正提供一種可能嘅方向——

用實驗室測試＋數據分析，為每個病人精準配對抗生素組合。

如果未來有更多臨床數據支持，而且能夠在醫院廣泛部署，呢類精準抗生素療法可能成為對抗超級細菌嘅重要武器。