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Pesquisadores descobrem que prescrições personalizadas de antibióticos usando inteligência artificial podem reduzir o surgimento da resistência a antibióticos

Fonte

Technion | Instituto de Tecnologia de Israel

Data

domingo. 6 março 2022 15:35

Os antibióticos são uma faca de dois gumes: por um lado, são essenciais para curar infecções bacterianas. Por outro, a sua utilização favorece o aparecimento e proliferação de bactérias resistentes aos antibióticos. Usando técnicas de sequenciamento genômico e análise de aprendizado de máquina de registros de pacientes, pesquisadores desenvolveram um algoritmo de prescrição de antibióticos que reduz pela metade o risco do surgimento de resistência a antibióticos.

O artigo, publicado na revista Science, é uma colaboração entre os grupos de pesquisa do professor Dr. Roy Kishony, do Instituto de Tecnologia de Israel (Technion) e dos professores Dra. Varda Shalev, Dr. Gabriel Chodick e Dr. Jacob Kuint, do Centro de Pesquisa e Inovação KSM, dirigido pela Dra. Tal Patalon. Concentrando-se em duas infecções bacterianas muito comuns, infecções do trato urinário e infecções de feridas, o artigo descreve como o histórico de infecções anteriores de cada paciente pode ser usado para escolher o melhor antibiótico para prescrevê-los para reduzir as chances de surgimento de resistência aos antibióticos.

O tratamento clínico de infecções concentra-se em combinar corretamente um antibiótico com o perfil de resistência do patógeno, mas mesmo esses tratamentos corretamente combinados podem falhar, pois a resistência pode surgir durante o próprio tratamento. “Queríamos entender como a resistência aos antibióticos surge durante o tratamento e encontrar maneiras de adaptar melhor o tratamento antibiótico para cada paciente, não apenas para corresponder corretamente à suscetibilidade atual da infecção do paciente, mas também para minimizar o risco de recorrência da infecção e ganho de resistência ao tratamento”, disse o professor Roy Kishony.

A chave para o sucesso da abordagem foi entender que o surgimento de resistência a antibióticos poderia ser previsto em infecções individuais de pacientes. As bactérias podem evoluir adquirindo aleatoriamente mutações que as tornam resistentes, mas a aleatoriedade do processo torna difícil prever e evitar essa ocorrência. No entanto, os pesquisadores descobriram que, na maioria das infecções dos pacientes, a resistência não foi adquirida por mutações aleatórias. Em vez disso, a resistência surgiu devido à reinfecção por bactérias resistentes existentes no próprio microbioma do paciente. Os pesquisadores transformaram essas descobertas em uma vantagem: eles propuseram combinar um antibiótico não apenas com a suscetibilidade das bactérias que causam a infecção atual do paciente, mas também com as bactérias em seu microbioma que poderiam substituí-la.

“Descobrimos que a suscetibilidade a antibióticos das infecções anteriores do paciente poderia ser usada para prever o risco de retornar com uma infecção resistente após o tratamento com antibióticos”, explicou o Dr. Mathew Stracy, primeiro autor do artigo. “O uso desses dados, juntamente com os dados demográficos do paciente, como idade e sexo, nos permitiu desenvolver o algoritmo”, completou o pesquisador.

“Espero ver o algoritmo aplicado na prática clínica, fornecendo aos médicos melhores ferramentas para personalizar os tratamentos com antibióticos para melhorar o tratamento e minimizar a disseminação da resistência”, concluiu a Dra. Tal Patalon.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do Technion (em inglês).

Fonte: Technion.

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