Las recetas de antibióticos usando IA (inteligencia artificial) pueden ayudar a minimizar la propagación de la resistencia bacteriana.
Investigadores encuentran que las recetas personalizadas de antibióticos pueden reducir la resistencia a los antibióticos. La escueta noticia informa
Utilizando técnicas de secuenciación genómica y análisis de aprendizaje automático de registros de pacientes, los investigadores han desarrollado un algoritmo de prescripción de antibióticos que reduce a la mitad el riesgo de aparición de resistencia a los antibióticos.
El artículo fue publicado en Science.
Centrándose en dos infecciones bacterianas muy comunes, infecciones del tracto urinario e infecciones de heridas, el documento describe cómo se puede usar el historial de infecciones pasadas de cada paciente para elegir el mejor antibiótico para prescribirlo y reducir las posibilidades de que surja una resistencia a los antibióticos.
El tratamiento clínico de las infecciones se centra en hacer coincidir correctamente un antibiótico con el perfil de resistencia del patógeno, pero incluso estos tratamientos pueden fallar, ya que la resistencia puede surgir durante el tratamiento mismo.
«Queríamos comprender cómo surge la resistencia a los antibióticos durante el tratamiento y encontrar formas de adaptar mejor el tratamiento con antibióticos para cada paciente para no solo coincidir correctamente con la susceptibilidad actual a la infección del paciente, sino también para minimizar el riesgo de recurrencia de la infección y ganar resistencia al tratamiento». dijo el profesor Kishony.
La clave del éxito del enfoque fue comprender que la aparición de resistencia a los antibióticos se podía predecir en las infecciones de pacientes individuales.
Las bacterias pueden evolucionar mediante la adquisición aleatoria de mutaciones que las hacen resistentes, pero la aleatoriedad del proceso hace que sea difícil de predecir y evitar.
Sin embargo, los investigadores descubrieron que en la mayoría de las infecciones de los pacientes, la resistencia no se adquiría por mutaciones aleatorias.
En cambio, surgió resistencia debido a la reinfección por bacterias resistentes existentes del propio microbioma del paciente.
Los investigadores convirtieron estos hallazgos en una ventaja: propusieron hacer coincidir un antibiótico no solo con la susceptibilidad de la bacteria que causa la infección actual del paciente, sino también con la bacteria en su microbioma que podría reemplazarla.
“Descubrimos que la susceptibilidad a los antibióticos de las infecciones pasadas del paciente podría usarse para predecir su riesgo de regresar con una infección resistente después del tratamiento con antibióticos”, explicó el Dr. Mathew Stracy, autor del artículo.
“El uso de estos datos, junto con los datos demográficos del paciente, como la edad y el sexo, nos permitió desarrollar el algoritmo”.
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