重点通报！抗菌药物研发陷入困境：创新乏力亟待突破

抗菌药物研发陷入困境：创新乏力亟待突破

世界卫生组织发布最新报告

据世界卫生组织（WHO）近日发布的最新报告，全球抗菌药物研发正面临严峻挑战，研发中的抗菌药物数量不足且创新力度不够，难以应对日益严重的细菌耐药威胁。

报告指出，截至2023年，全球正在进行临床和临床前开发的抗菌药物数量仅为97种，相比2021年有所增加，但仍远远低于抗击耐药病原体的需求。更令人担忧的是，其中真正具有创新性的药物仅有12种，占比不到一半。

研发困境重重亟待破局

报告分析了抗菌药物研发困境的原因，认为主要包括以下几个方面：

• 缺乏经济激励: 传统抗菌药物研发成本高、利润低，缺乏足够的经济激励吸引制药企业投入研发。
• 科学挑战: 发现新的抗菌作用机制和靶点难度大，临床试验风险高。
• 监管壁垒: 抗菌药物研发审批流程复杂、周期长，导致新药上市时间长、成本高。

多方行动刻不容缓

报告呼吁全球各方采取行动，共同应对抗菌药物研发困境，保障全球公共卫生安全。建议采取以下措施：

• 加强政府支持: 加大财政投入，建立健全抗菌药物研发激励机制。
• 促进产学研合作: 加强制药企业、科研机构和高校之间的合作，共享资源、共克难关。
• 优化审批流程: 合理化抗菌药物审评审批流程，提高审批效率。
• 合理使用抗菌药物: 加强公众用药教育，提高抗菌药物合理使用意识，减少耐药性产生。

抗菌药物是人类对抗感染性疾病的重要武器，其研发创新刻不容缓。国际社会应携手合作，共同攻克抗菌药物研发难题，维护全球公共卫生安全。

参考资料：

• 世卫组织发布抗菌药物发展状况报告：研发中的抗菌药太少 创新也不够

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。