Количество устойчивых к антибиотикам бактерий растет во всем мире, поэтому ученые из Базеля (Швейцария) задались вопросом, как можно быстро диагностировать супербактерии и выявлять их уязвимости.

В итоге исследователи разработали метод на основе искусственного интеллекта, который использует данные масс-спектрометрии для выявления устойчивости бактерий к антибиотикам в рекордные сроки.

Сейчас требуется больше двух дней, чтобы определить, какие антибиотики эффективны против конкретного патогена, потому что бактерии из образца пациента сперва должны быть культивированы в диагностической лаборатории.

Из-за этой задержки пациенты со многими серьезными инфекциями получают запоздалое или некорректное лечение, которое в лучшем случае не работает, а в худшем усугубляет ситуацию.

Многие современные бактерии устойчивы к большинству антибиотиков.

© Shutterstock

Однако выход есть: интеллектуальные компьютерные алгоритмы научились находить закономерности, которые отличают устойчивые бактерии, причем на несколько десятков часов быстрее, чем это происходит при культивации.

«Время, необходимое для оптимизации антибактериальной терапии, часто означает разницу между жизнью и смертью. Быстрая и точная диагностика чрезвычайно важна в таких случаях», — пояснил руководитель отдела бактериологии Адриан Эгли.

Для достижения нужных результатов ученые извлекли более 300 000 отдельных бактерий из четырех лабораторий и связали их с клиническими тестами.

В результате появился новый общедоступный набор данных, охватывающий около 800 различных бактерий и более 40 различных антибиотиков.

Следующим шагом стало обучение искусственного интеллекта. Исследовательская группа сознательно выбрала наиболее устойчивые к антибиотикам бактерии Staphylococcus aureus и E. coli.

Искусственный интеллект научился выявлять слабые места супербактерий.

© Shutterstock

Результаты испытаний показали, что новый метод позволяет находить слабые места этих бактерий на сутки быстрее, чем обычно. Прибор для масс-спектрометрии анализирует тысячи белковых фрагментов в каждом образце, а затем создает индивидуальный отпечаток бактериальных белков за несколько часов.

Однако перед тем, как внедрить новый диагностический метод, команде понадобится провести крупномасштабное клиническое испытание, чтобы подтвердить преимущества метода в обычных больничных условиях.

Команда убеждена, что этот проект на основе искусственного интеллекта улучшит методы лечения инфекций в ближайшие несколько лет. Выявляя значительную устойчивость к антибиотикам на ранней стадии, врачи смогут быстрее адаптировать антибиотикотерапию к конкретному пациенту. Это может быть особенно полезно для тяжелобольных людей.

• Телеграм
• Дзен
• Подписывайтесь на наши каналы и первыми узнавайте о главных новостях и важнейших событиях дня.