В новом исследовании, опубликованном в журнале Nature Medicine, ученые из Швейцарской высшей технической школы Цюриха в Базеле (ETH Zurich in Basel) разработали метод, который использует данные масс-спектрометрии для выявления признаков устойчивости бактерий к антибиотикам на 24 часа раньше современных методов.
Актуальность исследования
Количество устойчивых к антибиотикам бактерий растет во всем мире. Быстрое диагностическое тестирование и целенаправленное использование антибиотиков играют решающую роль в сдерживании распространения устойчивых к антибиотикам супербактерий.
Выявляя устойчивость к антибиотикам на ранней стадии, врачи могут быстрее адаптировать антибиотикотерапию к соответствующей бактерии. Это может быть особенно необходимо для тяжелобольных пациентов.
Масс-спектрометрия в исследовании
Прибор для масс-спектрометрии, который предоставляет данные для нового метода, уже используется во многих микробиологических лабораториях по всему миру для идентификации различных 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.
Искусственный интеллект предлагает более быстрый способ предсказать устойчивость к антибиотикам
Ученые утверждают, что обучение алгоритмов искусственного интеллекта с помощью этих данных поможет научиться самостоятельно выявлять устойчивость к антибиотикам.
Чтобы сделать свою прогностическую модель как можно более широко применимой, исследователи проанализировали, как обучающие данные влияли на производительность алгоритма искусственного интеллекта. Различные методы, сравниваемые в исследовании, включали обучение прогностической модели с данными только из одной больницы и обучение с объединенными данными из нескольких больниц.
Ученые сознательно выбрали тематические исследования с участием наиболее важных устойчивых к антибиотикам бактерий, включая устойчивый к метициллину Staphylococcus aureus (MRSA) и кишечные бактерии, такие как E. coli, устойчивые к бета-лактамным антибиотикам широкого спектра действия. Одна из причин, по которой это тематическое исследование так важно, заключается в том, что врачи также склонны основывать свой выбор антибиотика на таких факторах, как возраст пациента и история болезни.
Практическая значимость работы
Результаты показали, что новый метод действительно побудил бы клиницистов в некоторых случаях сделать выбор в пользу улучшенной антибактериальной терапии.
Авторы другого исследования утверждают, что искусственный интеллект поможет в диагностике аутизма у детей.
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
