近年來，隨著抗生素的效果下降，噬菌體越來越被認為是針對耐藥細菌病原體的替代方案。然而，噬菌體療法想要推廣到可能受益的成千上萬甚至更多的人群中，還面臨著一些困難。

1噬菌體療法面臨的瓶頸NLBIO

1、大多數噬菌體與其細菌宿主之間存在非常特定的相互作用。這使得尋找與特定病原體匹配的一個或幾個噬菌體變得困難。

2、 噬菌體的生產和物流困難。將噬菌體以純化溶液的形式生產到足夠濃度可能很棘手。而且，如果噬菌體需要運送到其他地方或國家，這會使事情變得更加復雜。

3、 傳統立法不適合噬菌體治療。噬菌體是不同于我們開發的典型藥物的生物實體。這意味著，在大多數國家，今天的噬菌體只能作為最后的手段用于仁慈治療。不同的國家也可能有不同的具體規則。

2運用AI人工智解決噬菌體難匹配的問題NLBIO

在日常的研究工作中，專家們正在解決第一個瓶頸。大多數噬菌體非常特定，這很成問題，因為這需要專門搜索一個或多個匹配的噬菌體來對抗特定的細菌病原體。在實驗室中，這可能成為一個耗時且勞動強度大的過程，并且不能很好地擴展到篩選數百甚至數千個噬菌體。

因此專家們提出了一個問題：我們能否開發出一個計算工具，以一種實際相關的方式在計算機中篩選噬菌體？答案就是：AI技術！

通過分析大量噬菌體和宿主基因組數據，AI模型可以快速、準確地預測和鑒定潛在的噬菌體—宿主配對關系。大家都知道，現在的噬菌體是靠人工篩選，包括它裂解譜都是靠人工來組建，但如果有AI技術加持：

第一，這種高效性顯著縮短了傳統方法所需的時間，為噬菌體的篩選和應用提供了極大便利；第二，通過分析大量噬菌體和宿主基因組數據，深度學習的AI模型在篩選過程中能更為精準；第三，AI技術的智能與高效性，在一定程度上能降低人工成本。

在噬菌體的研究上，尤其是在水產養殖領域，上海諾立也是投入了大量的人力、物力、財力。不僅擁有一個萬億級噬菌體凈化研究中心(500m2)，并配備了厭氧培養箱、高速冷凍離心機等10幾臺先進儀器設備；另外還建立了超大規模且具有自主知識產權的致病菌庫跟噬菌體庫，其中致病菌種近3000株，對應的菌體近1300株。

針對弧菌難題，諾立專家團潛心10年研發出了王牌產品—噬菌體制劑獵弧特工系列產品。今年5月25日，諾立更是重磅推出了噬菌體凍干粉5號、6號，開啟了水產養殖滅弧“新紀元”！

總之，AI技術是大勢所趨，諾立力爭做水產行業第一批搶跑的人，在未來的10年，我們將大量去布局AI噬菌體！以期這些運用能使水產養殖更加精準、高效和可持續，推動水產養殖業的現代化和智能化發展。