Η μελέτη δείχνει πώς το AI μπορεί να ανιχνεύσει την αντίσταση στα αντιβιοτικά σε μόλις 30 λεπτά

Μια νέα μελέτη που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό Nature Medicine έδειξε πώς η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να ανιχνεύσει γρήγορα και με ακρίβεια την αντίσταση στα αντιβιοτικά σε βακτήρια, μειώνοντας σημαντικά τον χρόνο που απαιτείται για τη διάγνωση. Η μελέτη, που διεξάγεται από ερευνητές στο Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια, στο Σαν Φρανσίσκο (UCSF), έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στη διάγνωση και τη θεραπεία βακτηριακών λοιμώξεων, επιτρέποντας στους επαγγελματίες του τομέα της υγείας να παρέχουν πιο στοχοθετημένες και αποτελεσματικές θεραπείες.

Η ερευνητική ομάδα, με επικεφαλής τον Dr. Charles Chiu, ανέπτυξε έναν αλγόριθμο AI που αναλύει τα δεδομένα αλληλουχίας DNA από βακτηριακά δείγματα για τον εντοπισμό γενετικών δεικτών που σχετίζονται με την αντίσταση στα αντιβιοτικά. Χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης, ο αλγόριθμος εκπαιδεύτηκε σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων βακτηριακών γονιδιωμάτων και προφίλ αντοχής στα αντιβιοτικά. Αυτή η εκπαίδευση επέτρεψε στο AI να αναγνωρίσει τα πρότυπα και να κάνει ακριβείς προβλέψεις σχετικά με την αντίσταση στα αντιβιοτικά σε νέα βακτηριακά δείγματα.

Στη μελέτη τους, οι ερευνητές εξέτασαν τον αλγόριθμο AI τους σε πάνω από 1.000 κλινικά δείγματα από ασθενείς με βακτηριακές λοιμώξεις. Τα αποτελέσματα κατέδειξαν ότι ο αλγόριθμος ΑΙ θα μπορούσε να ανιχνεύσει την αντίσταση στα αντιβιοτικά με υψηλή ευαισθησία και ειδικότητα. Συγκεκριμένα, το AI ήταν σε θέση να εντοπίσει την αντίσταση στα αντιβιοτικά σε μόλις 30 λεπτά, σε σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους που μπορούν να διαρκέσουν ημέρες ή και εβδομάδες.

Αυτή η ταχεία ανίχνευση της αντοχής στα αντιβιοτικά είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτιστοποίηση της φροντίδας των ασθενών. Με τον προσδιορισμό των ειδικών αντιβιοτικών στα οποία είναι ανθεκτικό σε ένα βακτήριο, οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να συνταγογραφήσουν τα κατάλληλα αντιβιοτικά και να προσαρμόσουν ανάλογα τα σχέδια θεραπείας, διασφαλίζοντας ότι οι ασθενείς λαμβάνουν τις πιο αποτελεσματικές θεραπείες από την αρχή. Αυτό όχι μόνο βελτιώνει τα αποτελέσματα των ασθενών αλλά βοηθά επίσης στην καταπολέμηση της αυξανόμενης απειλής αντιμικροβιακής αντίστασης παγκοσμίως.

Η διαγνωστική προσέγγιση που βασίζεται σε AI που αναπτύχθηκε σε αυτή τη μελέτη έχει αρκετά πλεονεκτήματα έναντι των παραδοσιακών μεθόδων. Είναι ταχύτερη, πιο ακριβής και μπορεί να αυτοματοποιηθεί, μειώνοντας το βάρος στα κλινικά εργαστήρια και επιτρέποντας προηγούμενες παρεμβάσεις. Επιπλέον, ο αλγόριθμος AI μπορεί να εκπαιδευτεί συνεχώς και να ενημερώνεται με νέα δεδομένα, εξασφαλίζοντας ότι παραμένει τρέχουσα με το εξελισσόμενο τοπίο της αντοχής στα αντιβιοτικά.

Οι ερευνητές προβλέπουν την ενσωμάτωση της τεχνολογίας AI στην κλινική πρακτική, ενδεχομένως μέσω διαγνωστικών πλατφορμών ή συσκευών σημείου φροντίδας. Αυτό θα επέτρεπε την ταχεία δοκιμή αντοχής στα αντιβιοτικά απευθείας σε νοσοκομεία, κλινικές ή ακόμα και απομακρυσμένες ρυθμίσεις υγειονομικής περίθαλψης. Παρέχοντας πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο σχετικά με την αντίσταση στα αντιβιοτικά, τα διαγνωστικά που λειτουργούν με AI μπορούν να βοηθήσουν τους κλινικούς ιατρούς να λάβουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τη διαχείριση των ασθενών, βελτιώνοντας τελικά την ποιότητα της περίθαλψης και τη διατήρηση της αποτελεσματικότητας των αντιβιοτικών για τις μελλοντικές γενιές.