Искусственный интеллект поможет быстро определить устойчивость к антибиотикам

Антибиотики призваны бороться с бактериями. Но количество бактерий, устойчивых к антибиотикам, растет во всем мире. Поэтому быстрое диагностическое тестирование и целенаправленное использование антибиотиков играют весомую роль в дальнейшей ликвидации этих устойчивых к ним "супербактерий", об этом сообщает medicalxpress.

Часто требуется два или более дней для определения эффективности антибиотиков против конкретного патогена, потому что бактерии из образца пациента сначала должны быть культивированы в диагностической лаборатории. Из-за этой задержки многие врачи первоначально лечат серьезные инфекции классом препаратов, известных как антибиотики широкого спектра действия, которые эффективны против многих видов бактерий.

И вот исследователи из ETH Zurich, Университетской больницы Базеля и Университета Базеля разработали метод, который использует данные масс-спектрометрии для выявления признаков устойчивости бактерий к антибиотикам на 24 часа раньше.

"Интеллектуальные компьютерные алгоритмы ищут в данных закономерности, которые отличают устойчивые бактерии от тех, которые реагируют на антибиотики", — говорит Кэролайн Вейс, докторант кафедры биосистемных наук и инженерии Швейцарской высшей технической школы Цюриха в Базеле и ведущий автор исследования. 

В чем смысл исследований

Выявляя значительную устойчивость к антибиотикам на ранней стадии, врачи могут быстрее адаптировать антибиотикотерапию к соответствующей бактерии. Это может быть особенно полезно для тяжелобольных пациентов.

"Время, необходимое для оптимизации антибактериальной терапии, может означать разницу между жизнью и смертью, если инфекция серьезная. Быстрая и точная диагностика чрезвычайно важна в таких случаях", — говорит Адриан Эгли, профессор и руководитель отдела клинической бактериологии в Университетской Больнице Базеля.

Прибор для масс-спектрометрии, который предоставляет данные для нового метода, уже используется во многих микробиологических лабораториях по всему миру для идентификации типов бактерий. Устройство анализирует тысячи белковых фрагментов в каждом образце, а затем создает индивидуальный отпечаток бактериальных белков. Этот процесс также требует предварительного культивирования бактерий, но только в течение нескольких часов, а не нескольких дней.

Исследователи из Базеля разработали новый метод, который расширяет возможности масс-спектрометрии, включая идентификацию устойчивости к антибиотикам. 

"Нашим следующим шагом было обучение алгоритмов искусственного интеллекта с помощью этих данных, чтобы они могли научиться самостоятельно выявлять устойчивость к антибиотикам", — говорит Карстен Боргвардт, профессор кафедры биосистемных наук и инженерии в ETH Zurich в Базеле.

В то время как предыдущие исследования в этой области были сосредоточены на отдельных видах бактерий или антибиотиках, это новое исследование основано на нескольких типах бактерий, выделенных в больницах, а также на множестве связанных характеристик устойчивости. "Наш набор данных является самым большим на сегодняшний день, объединяющим данные масс-спектрометрии с информацией об устойчивости к антибиотикам", — говорит Боргвардт. – Это отличный пример того, как существующие клинические данные можно использовать для получения новых знаний".

Чем это полезно

Прежде чем новый диагностический метод можно будет внедрить в уход за пациентами, команде необходимо решить дополнительные проблемы, в том числе провести крупномасштабное клиническое испытание, чтобы подтвердить преимущества нового метода в обычных больничных условиях. "Планирование такого исследования уже ведется", — говорит Эгли. Как эксперт в области клинической микробиологии, он уверен, что проект улучшит методы лечения инфекций в ближайшие несколько лет.