80年前，青霉素的发现让人类第一次有了对抗细菌的“超级武器”；80年后的今天，当“超级细菌”已经能突破这把武器时，一场“全球反击战”正式打响——2025年11月18日，葛兰素史克与帝国理工学院主导的弗莱明倡议，宣布投入4500万英镑启动“重大挑战”计划，要建全球首个抗生素耐药性（AMR）综合研究网络。这一天，刚好是青霉素获诺贝尔奖80周年纪念日，仿佛是一场跨越时空的“科学约定”：当年我们用青霉素拯救了千万人，今天我们要用更先进的技术，守住这份“生存底气”。而此时，WHO刚发布的GLASS报告正敲着警钟——全球六分之一的细菌感染是耐药性的，2050年AMR死亡人数将从2021年的471万增至822万，增幅超过70%。
六项“超级细菌歼灭计划”曝光：从AI到疫苗，每一步都在抢时间
这场“反击战”的核心，是弗莱明倡议联合葛兰素史克推出的六项“重大挑战”研究计划——不是孤立的实验室实验，而是从“细菌防御”到“临床用药”再到“全球治理”的全链条布局。
- 革兰氏阴性菌攻坚：用AI拆穿“细菌的防御盾牌”：革兰氏阴性菌（比如大肠杆菌、肺炎克雷伯菌）是“超级细菌”里的“硬骨头”——它们有双层细胞膜（像“防渗透雨衣”），还有外排泵（像“抗生素抽水机”），能把进入细胞的抗生素“泵”出去。现在，帝国理工、葛兰素史克和安捷伦科技联合开发AI模型，已经建立了包含霍氏肠杆菌（一种能导致人类和动物感染的机会性病原体）的分子数据库，用超级计算机分析200万组分子数据，目标是找到能“攻破盾牌”的新抗生素。这些数据和模型会向全球开放，相当于给所有科学家“共享一把破盾刀”。
- 真菌感染新药：针对46%致死率的“致命霉菌”搞突破：曲霉菌感染每年有200万例，在ICU高风险患者中死亡率高达46%，但目前只有4类抗真菌药物，还容易耐药。这个计划用AI识别新型药物靶点，已经筛出15个潜在目标，首个候选药GSK307已经进入实验室验证——以前医生面对曲霉菌感染只能“赌运气”，现在相当于给“霉菌的命门”做了精准定位。
- 疫苗研发：模拟感染找“免疫密码”：金黄色葡萄球菌每年导致100万人死亡，但针对它的疫苗都失败了——因为没搞懂人类免疫反应。现在科学家在严格控制下模拟手术部位感染，采集免疫数据（比如抗体水平、免疫细胞变化），相当于“录下”人体对抗细菌的“战斗过程”，为mRNA疫苗设计提供依据。比如以前疫苗可能“唤醒错了免疫细胞”，现在有了数据，就能“精准唤醒”负责杀菌的中性粒细胞和负责识别的树突细胞。
- AI预测模型：提前预警“超级细菌跑路路线”：整合了9个国家的临床数据、疾病监测和环境数据（比如污水中的耐药菌、动物身上的抗生素残留），能动态模拟耐药菌的传播路径。比如在英国NHS试点时，这个模型成功预警了3起耐药性爆发事件，提前启动隔离和消毒措施——相当于给细菌装了“GPS追踪器”，让医生“先一步堵截”。
- 智能临床方案：让抗生素“用对时间用对量”：设计了自适应临床试验框架，能根据患者的病情、细菌类型调整抗生素的使用时机和剂量。比如以前可能“不管什么感染都用头孢”，现在AI会告诉你“这个患者的细菌对头孢耐药，应该用XX药，剂量多少才有效”，预计能降低30%的不合理处方率——减少抗生素的滥用，就是减少耐药菌的“进化机会”。
- 全球治理系统：给政策制定者“开科学药方”：创建了跨学科政策数据库，能提供基于证据的公众教育方案和干预措施优先级评估。比如某个地区耐药菌多，系统会分析“是因为医生处方不合理？还是公众滥用抗生素？”，然后建议“先培训医生”还是“先做手卫生宣传”。相当于给政策制定者一个“科学顾问”，避免“拍脑袋决策”。
从实验室到病床：这些技术到底能给患者带来什么？
这些计划不是“空中楼阁”——每个技术突破都指向临床，每个数据都关联着患者的生死。 比如革兰氏阴性菌项目，用超级计算机处理的200万组分子数据，已经生成了新型抗生素候选分子库，能缩短药物发现周期40%——以前找一个新药可能要10年，现在6年就能进入临床试验，意味着更快给患者用上“新武器”。 真菌药物开发项目里的GSK307，已经在实验室中显示出对耐药曲霉菌的抑制作用——如果成功进入临床试验，就能给ICU里的曲霉菌感染患者多一条生路，比如以前只能“等死”的患者，现在可能有药可治。 AI预测模型在NHS的试点案例更直观：2025年上半年，模型预警了某医院的耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）爆发，医院提前隔离了感染者、加强了环境消毒，最终只有5人感染，而去年同期类似爆发有12人感染——相当于用技术“减少了7个患者的痛苦”。 更长远的影响是经济和社会层面：研究预计，这些计划能让2050年AMR死亡人数峰值减少120万例，每年节约230亿美元医疗支出——比如以前治一个耐药菌感染要花10万美元，现在可能只要3万美元，还能保住生命。 甚至连“人才”这个隐性问题都考虑到了：计划新增50个专职科研岗位，缓解AMR领域的人才流失——根据2024年《离开实验室》报告，AMR领域的科研人员正在减少，因为“没资金、没前景”，现在有了4500万英镑的基金，能吸引更多科学家留在这个领域。
为什么抗生素越来越不管用？看完这篇你就懂了
要理解这些研究的意义，得先搞懂“抗生素耐药性”到底是怎么回事——不是抗生素“失效了”，而是细菌“进化了”。 细菌的“进化套路”：细菌会通过两种方式获得耐药性——一种是自身基因突变，比如某个基因变了，就能分解抗生素；另一种是“基因快递”（水平基因转移），通过质粒（细菌的“小DNA片段”）把耐药基因传给其他细菌。比如大肠杆菌的耐药基因，能传给肺炎克雷伯菌，让后者也变成“超级细菌”。而环境中的抗生素（比如家畜滥用的、冲进下水道的）会“筛选”出耐药菌——不耐药的细菌死了，耐药的细菌活下来，慢慢变成“主流”。 AI为什么能“对付”耐药菌？：传统的药物发现是“试错法”——从成千上万的分子里找能杀菌的，效率低、成本高。而AI能做的是“精准筛选”：用生成对抗网络（GAN）创建虚拟细菌模型，模拟抗生素和细菌的相互作用，然后用深度强化学习优化分子结构，效率是传统方法的200倍。比如以前要试1000个分子才找到一个有效，现在AI能帮你“先筛掉990个”。 普通人能做什么？：抗生素耐药性不是“医生的事”——每个人的行为都影响着它的发展。这里有几个关键的防护要点：
- 正确使用抗生素： 不要自行购买抗生素，不要因为感冒、发烧就用抗生素（大部分感冒是病毒引起的，抗生素没用），不要擅自减剂量或停药。比如医生开了7天的药，吃3天好了就停，剩下的细菌会“进化”出耐药性，下次再用这个抗生素就不管用了。
- 手卫生： 用肥皂和流动水洗手20秒（唱两遍《生日快乐》），或用含酒精的免洗消毒液（酒精含量≥60%）。手卫生依从性提升10%，能降低6-8%的社区耐药菌传播风险——因为很多耐药菌是通过手接触传播的，比如摸了带菌的门把手，再摸鼻子或嘴巴，就会感染。
- 接种疫苗： 比如流感疫苗、肺炎疫苗，能减少感染风险，从而减少抗生素的使用。比如打了流感疫苗，就不会因为流感引发的细菌感染而用抗生素，间接减少耐药菌的产生。
- 减少环境中的抗生素： 不要给家畜滥用抗生素（比如为了让鸡长得快就喂抗生素），不要把过期的抗生素冲进下水道或随便丢弃——环境中的抗生素会让细菌慢慢耐药，最后通过食物、水传到人身上。 这场“对抗超级细菌的战争”，不是某一个国家、某一个机构能赢的——它需要科学家、医生、政策制定者，甚至每一个普通人的参与。而弗莱明倡议的六项计划，就是这场战争的“先头部队”——从实验室里的AI模型，到病床边的智能处方，再到你我手中的肥皂，每一步都在为“让抗生素继续有效”而努力。就像帝国理工学院校长休·布雷迪教授说的：“这是融合科学的实际应用，将确保抗菌药物继续为子孙后代发挥作用。”80年前的青霉素，是科学给人类的礼物；80年后的今天，我们要用科学守住这份礼物。
