Inteligența artificială ar putea dezvolta tratamente pentru a preveni „superbacterii”
Ultima examinare: 14.06.2024
Tot conținutul iLive este revizuit din punct de vedere medical sau verificat pentru a vă asigura cât mai multă precizie de fapt.
Avem linii directoare de aprovizionare stricte și legătura numai cu site-uri cu reputație media, instituții de cercetare academică și, ori de câte ori este posibil, studii medicale revizuite de experți. Rețineți că numerele din paranteze ([1], [2], etc.) sunt link-uri clickabile la aceste studii.
Dacă considerați că oricare dintre conținuturile noastre este inexactă, depășită sau îndoielnică, selectați-o și apăsați pe Ctrl + Enter.
Cercetătorii de la Clinica Cleveland au dezvoltat un model de inteligență artificială (AI) care poate determina cea mai bună combinație și momentul pentru prescrierea medicamentelor pentru tratarea unei infecții bacteriene, pe baza exclusivă a ratei de creștere a bacteriilor la anumite expuneri. O echipă condusă de Dr. Jacob Scott și laboratorul său din Divizia Teoretică de Hematologie Translațională și Oncologie și-a publicat recent rezultatele în Proceedings of the National Academy of Sciences. p>
Antibioticele sunt creditate cu creșterea speranței de viață în Statele Unite cu aproape un deceniu. Tratamentul a redus rata mortalității din cauza problemelor de sănătate pe care acum le considerăm minore, cum ar fi unele tăieturi și răni. Cu toate acestea, antibioticele nu mai funcționează la fel de bine ca odinioară, parțial din cauza utilizării lor pe scară largă.
„Organizațiile globale de sănătate sunt de acord că intrăm într-o eră post-antibiotice”, explică dr. Scott. „Dacă nu schimbăm modul în care luptăm împotriva bacteriilor, până în 2050 vor muri mai mulți oameni din cauza infecțiilor rezistente la antibiotice decât din cauza cancerului.”
Bacteriile se înmulțesc rapid, producând descendenți mutanți. Utilizarea excesivă a antibioticelor oferă bacteriilor posibilitatea de a dezvolta mutații care sunt rezistente la tratament. De-a lungul timpului, antibioticele ucid toate bacteriile susceptibile, lăsând doar mutanți mai puternici pe care antibioticele nu îi pot distruge.
O strategie pe care o folosesc medicii pentru a moderniza tratamentul infecțiilor bacteriene se numește rotația antibioticelor. Furnizorii de asistență medicală alternează între diferite antibiotice pe anumite perioade de timp. Comutarea între diferite medicamente oferă bacteriilor mai puțin timp pentru a dezvolta rezistență la orice clasă de antibiotice. Rotația poate chiar face bacteriile mai susceptibile la alte antibiotice.
„Rotația de medicamente arată promițătoare în tratarea eficientă a bolii”, spune primul autor al studiului și student la medicină Davis Weaver, Ph.D. „Problema este că nu știm cel mai bun mod de a face asta. Nu există standarde pentru ce antibiotic să se administreze, pentru cât timp și în ce ordine.”
Coautorul studiului, Dr. Jeff Maltas, cercetător postdoctoral la Clinica Cleveland, folosește modele computerizate pentru a prezice modul în care rezistența bacteriilor la un antibiotic le face mai slabe față de altul. El a făcut echipă cu Dr. Weaver pentru a explora dacă modelele bazate pe date ar putea prezice modele de rotație a medicamentelor care minimizează rezistența la antibiotice și maximizează susceptibilitatea la antibiotice, în ciuda naturii aleatorii a evoluției bacteriene.
Dr. Weaver a condus aplicarea învățării prin întărire la modelul de rotație a medicamentelor, care învață un computer să învețe din greșelile și succesele sale pentru a determina cea mai bună strategie pentru a finaliza o sarcină. Potrivit dr. Weaver și Maltas, acest studiu este unul dintre primii care aplică învățarea de întărire la regimurile de rotație a antibioticelor.
Simulare evolutivă schematică și abordări de optimizare testate. Sursa: Proceedings of the National Academy of Sciences (2024). DOI: 10.1073/pnas.2303165121
„Învățarea prin întărire este o abordare ideală, deoarece trebuie doar să știți cât de repede cresc bacteriile, ceea ce este relativ ușor de determinat”, explică dr. Weaver. „Există și loc pentru variație și eroare umană. Nu este nevoie să măsurați rata de creștere până la milisecunda de fiecare dată.”
Intelligenția artificială a echipei de cercetare a reușit să descopere cele mai eficiente planuri de rotație a antibioticelor pentru a trata mai multe tulpini de E. Coli și a preveni rezistența la medicamente. Studiul arată că AI poate sprijini luarea unor decizii complexe, cum ar fi calcularea programelor de tratament cu antibiotice, spune dr. Maltas.
Dr. Weaver explică că, pe lângă gestionarea infecției unui pacient individual, modelul AI al echipei poate informa modul în care spitalele tratează infecțiile în ansamblu. El și echipa sa de cercetare lucrează, de asemenea, pentru a-și extinde activitatea dincolo de infecțiile bacteriene la alte boli mortale.
„Această idee nu se limitează la bacterii, ci poate fi aplicată la orice lucru care poate dezvolta rezistență la tratament”, spune el. „În viitor, credem că aceste tipuri de IA ar putea fi folosite pentru a gestiona cancerele rezistente la tratament.”