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当疾病是由生物体（包括寄生虫、细菌、真菌和病毒）所引起时，这些疾病是具有传染性的。人类和动物可以从环境或食物中感染传染病，也可以通过相互作用而感染。

传染病是一项棘手的全球挑战，尽管科学已经提供了稳定的解决方案，但传染病所带来的问题的严重性仍在继续增长。当今世界的联系日益紧密，使人们的关系进入了新的种类和层次，气候危机正在使环境和生态网络失去平衡。曾经可以用药物治疗的疾病开始变得具有耐药性，新药开发比以往任何时候都更加昂贵。此外，资源分配不均意味着某些地区完全不需要担心的疾病在另一些地区却非常严重。

人工智能（AI）是科学家们对抗传染病的工具箱中的新成员。在短短几年时间里，AI加速了医学科学和公共卫生领域一些最紧迫问题的进展。该领域的研究人员将生命科学知识与计算、化学和设计技能相结合，满足了数十年来对跨学科治疗这些疾病并阻止其传播的努力和追求。

近日，James Collins等人在Science期刊发表了题为：Leveraging artificial intelligence in the fight against infectious diseases的综述论文。该综述从专家的角度眼光看待人工智能如何改变传染病研究，他们评估了人工智能和传染病研究在三个主要研究领域的进展、局限性和前景——抗感染药物发现、感染生物学和传染病诊断。

抗感染药物发现

人工智能可以预测抗感染药物活性、药物-靶标相互作用和治疗设计

通过复杂的算法和机器学习，人工智能可以分析大量数据集，并识别出人类研究人员无法察觉的模式。这种数据驱动的方法加快了有希望的药物的筛选和选择，加速了传染病有效治疗方法的发展。

感染生物学人工智能可以阐明感染生物学，促进疫苗设计，并为治疗策略提供信息通过分析复杂的生物数据，人工智能算法可以揭示感染性生物与宿主免疫系统之间复杂的相互作用。这些新发现为疾病机制、传播动力学和宿主-病原体相互作用提供了重要见解，为制定有针对性的干预措施和预防策略提供了信息。传染病诊断

人工智能技术有望彻底改变诊断工具的准确性和效率。通过利用机器学习算法，人工智能可以分析医学影像、基因组数据和临床记录，精确地检测和预测疾病结果。这种变革性的能力使我们能够更早、更准确地进行诊断，促进及时的治疗干预，并减少传染病的传播。

尽管人类已经在分子生物学、遗传学、计算科学和药物化学等方面取得了许多进步，但传染病仍然是公众健康的重大威胁。应对病原体暴发、大流行和抗生素耐药性带来的挑战需要跨学科的协调努力。人工智能与系统生物学和合成生物学相结合，正在引领快速发展，扩大抗感染药物发现，增强我们对感染生物学的理解，并加速诊断技术的发展。

在这篇综述中，论文作者讨论了检测、治疗和理解传染病的方法，强调了人工智能在这几方面的推动作用，并建议在利用人工智能帮助控制传染病暴发和大流行。

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