抗生素失效?超級細菌恐威脅全球!【獨立特派員】

新冠疫情過度使用抗生素?超級細菌來襲!

據WHO統計,疫情期間有75%的新冠病人接受過抗生素治療,但真正有併發細菌感染,需要服用的只占15%。全球過度使用抗生素,致使細菌增加抗藥性機會,讓許多病菌在疫情後的抗藥力越來越強。

國際研究顯示,自2020年初新冠疫情爆發後,部分抗藥性細菌盛行率暴增約2倍,其中有6大全球公認,恐怕面臨無藥可用的抗藥性細菌。(圖/獨立特派員)
國際研究顯示,自2020年初新冠疫情爆發後,部分抗藥性細菌盛行率暴增約2倍,其中有6大全球公認,恐怕面臨無藥可用的抗藥性細菌。(圖/獨立特派員)

林口長庚醫院檢驗醫學部醫師王信堯說:「台灣有抗藥性的金黃色葡萄球菌,已經占到50%左右了,超級細菌比上一般細菌比例,已經是一比一了。」

所謂超級細菌,指的是對三種以上抗生素具有抗藥性的細菌,目前這些常見的致病細菌耐藥性高,當病人免疫力低下受到感染,治療時往往只剩一、兩種副作用比較大的抗生素可以用。

WHO也向全球提出警告,超級細菌加速變種,已成為全球醫療緊急事件。有研究指出,預估到2050年,全球每年可能有一千萬人會死於抗藥性細菌感染。聯合國示警,人類接下來恐將無藥可醫。而根據台灣疾管署監測也發現,國內加護病房中,部分細菌的抗藥性比例已高達9成。

AI協助檢驗 大幅縮短檢測時間

從病人檢體培養細菌、找出致病菌後,還要再做抗生素敏感測試,才能確認該用哪種抗生素。不過,現在中國醫藥大學透過人工智慧,只要一培養出細菌,不必再等24小時,就能立即分辨是否為超級細菌。

中醫大附醫院長周德陽說:「培養的話可能要花兩天,藥敏測試可能要花一天,所以等於要花三天。現在培養可以加速,藥敏測試只要一分鐘,就可以用AI去判斷。」

透過大數據的訓練可以讓機器去學習,直接從質譜的波形判讀,進一步去判定細菌是否有抗藥性。(圖/獨立特派員)
透過大數據的訓練可以讓機器去學習,直接從質譜的波形判讀,進一步去判定細菌是否有抗藥性。(圖/獨立特派員)

一般抗生素治療分為四線,用藥基本上應從第一線開始,但由於治療過程中,當細菌檢驗報告還未出來,為避免延誤治療,醫生會依經驗給予抗生素,有時為求治療效果,就會直接選用後線、比較強的抗生素。

不過,自從中醫大開始運用AI協助,就能有效即早預測、正確用藥,減少抗藥性產生。周德陽院長也說:「中醫大用了這兩、三年以後,抗生素使用量大概減少10%,病人沒有減少,藥費卻減少5%。」

超級細菌已快無藥可醫!如何解決?

這幾年細菌變異的速度越來越快,更令人擔憂的是,就是因為超級細菌抗藥性、不可預期性太高,目前全球抗生素研發緩慢,沒有藥廠願意投資,致使有部分超級細菌已快無藥可用。

而台灣抗生素生產,大部分是以原廠藥專利期過後,再根據同成分、同劑量、同劑型所製造的學名藥為主,要對決超級細菌,面臨的問題更大。台灣感染症醫學會理事長王復德說:「因為要研發一種藥,要花非常多的費用,所以政府應該要怎麼樣來協助國內的藥廠,研發新的藥物。」

這款四環黴素類的抗生素「美諾幸」,過去在台灣生產就因健保價不符成本而下市。(圖/獨立特派員)
這款四環黴素類的抗生素「美諾幸」,過去在台灣生產就因健保價不符成本而下市。(圖/獨立特派員)

曾為台北榮總感染科醫師的陳德禮,知道這款「美諾幸」可用來治療多重抗藥性細菌,因此當他選擇創業後,就將它重新開發上市。不過台灣健保年年砍藥價,對抗生素研發生產相當不利。

陳德禮說:「政府可以做的就是,價格應該是由政府的機構來核價,核到一個足夠的誘因,然後讓它獨賣的期間比較長。另外一個就是,要減輕開發的費用。」

因應未知疫情及國際局勢,抗生素抗藥性等同國安問題,為加速新藥開發,政府也加緊鬆綁法規。食藥署副署長王德原說:「可以使用國外已經上市的臨床資料來加速審查,如果這家藥廠還願意在國內再進行一個小規模的臨床試驗,我們還會給予五年的行政保護期,等於是一個專賣的概念。」

此外,抗生素是救命救急,感染症醫學會疾呼,政府還須加速引進新的抗生素。食藥署也表示,目前對新藥審查,只要符合相關條件門檻,就能獲得減免,進入縮短期程的機制。

面對超級細菌來襲,聯合國呼籲各國政府要儘速研擬國家型計畫,否則抗藥性細菌感染將成為全球主要死亡原因。積極行動、投入資源、強化抗生素使用管理,才能在這場戰疫中奪得先機。

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