MADRID, 19 Jun. (EUROPA PRESS) -
En un estudio presentado en ASM Microbe, el eventode la Sociedad Americana de Microbiología, un equipo de Day Zero Diagnostics, una compañía de biotecnología situada en Boston (Estados Unidos) reveló un enfoque novedoso para las pruebas de susceptibilidad a los antimicrobianos utilizando inteligencia artificial (IA).
Su sistema, Keynome gAST, o prueba genómica de susceptibilidad a los antimicrobianos, evita la necesidad de crecimiento del cultivo al analizar genomas bacterianos completos extraídos directamente de muestras de sangre de pacientes. Los hallazgos provisionales se basan en estudios que recolectaron muestras de cuatro hospitales del área de Boston.
A diferencia de los métodos tradicionales que se basan en genes de resistencia conocidos, los algoritmos de aprendizaje automático identifican de forma autónoma los impulsores de la resistencia y la susceptibilidad basándose en datos de una base de datos a gran escala en continuo crecimiento de más de 75.000 genomas bacterianos y 800.000 resultados de pruebas de susceptibilidad (48.000 genomas bacterianos y 450.000 pruebas de susceptibilidad). resultados de las pruebas en el momento de este estudio). Esto permite predicciones rápidas y precisas de la resistencia a los antimicrobianos, revolucionando el diagnóstico y el tratamiento de la sepsis.
"El resultado es una demostración, primera en su tipo, de predicciones integrales y de alta precisión de susceptibilidad y resistencia a los antimicrobianos en muestras clínicas extraídas directamente de la sangre", afirma Jason Wittenbach, director de ciencia de datos en Day Zero. Diagnóstics y autor principal del estudio. "Esto representa una demostración crítica de la viabilidad de un diagnóstico rápido basado en el aprendizaje automático para la resistencia a los antimicrobianos que podría revolucionar el tratamiento, reducir las estancias hospitalarias y salvar vidas".
Los investigadores dicen que se necesitan más estudios, dado el tamaño limitado de la muestra, pero los hallazgos podrían contribuir a avances significativos en los resultados de los pacientes en medio de la creciente amenaza de la resistencia a los antimicrobianos y la necesidad de un diagnóstico y tratamiento rápidos de la sepsis.
