Сепсис является опасным для жизни инфекционным осложнением, на него ежегодно приходится 1,7 миллиона госпитализаций и 350 000 смертей в США. Быстрая и точная диагностика имеет решающее значение, поскольку риск смертности увеличивается до 8% каждый час без эффективного лечения. Однако нынешний диагностический стандарт зависит от роста культуры, который обычно занимает два-три дня.

Врачи могут назначить антибиотики широкого спектра действия до тех пор, пока не будет получено больше информации для точного диагноза , но они могут иметь ограниченную эффективность и потенциальную токсичность для пациента.

В исследовании, представленном на ASM Microbe , команда Day Zero Diagnostics представила новый подход к тестированию чувствительности к противомикробным препаратам с использованием искусственного интеллекта (ИИ).

Их система Keynome gAST, или геномный тест на чувствительность к противомикробным препаратам, позволяет избежать необходимости выращивания культуры, анализируя целые геномы бактерий, извлеченные непосредственно из образцов крови пациентов. Промежуточные результаты основаны на исследованиях, в которых были собраны образцы из четырех больниц Бостона.

В отличие от традиционных методов, основанных на известных генах устойчивости , алгоритмы машинного обучения автономно определяют факторы устойчивости и восприимчивости на основе данных из постоянно растущей крупномасштабной базы данных, содержащей более 75 000 бактериальных геномов и 800 000 результатов тестов на чувствительность (48 000 бактериальных геномов и 450 000 результатов тестов на восприимчивость). результаты испытаний на момент проведения данного исследования). Это позволяет быстро и точно прогнозировать устойчивость к противомикробным препаратам, что революционизирует диагностику и лечение сепсиса.

«Результат — первая в своем роде демонстрация комплексных и высокоточных прогнозов чувствительности и устойчивости к противомикробным препаратам на клинических образцах, взятых непосредственно из крови», — сказал Джейсон Виттенбах, доктор философии, директор по науке о данных в Day Zero. Диагностика и ведущий автор исследования.

«Это представляет собой критическую демонстрацию возможности быстрой диагностики устойчивости к противомикробным препаратам на основе машинного обучения, которая могла бы произвести революцию в лечении, сократить пребывание в больнице и спасти жизни».

Исследователи говорят, что необходимы дальнейшие исследования, учитывая ограниченный размер выборки, но полученные результаты могут способствовать значительному улучшению результатов лечения пациентов на фоне растущей угрозы устойчивости к противомикробным препаратам и необходимости быстрой диагностики и лечения сепсиса.