Антибиотики - палка о двух концах: с одной стороны, антибиотики необходимы для лечения бактериальных инфекций. С другой стороны, их использование способствует появлению и размножению устойчивых к антибиотикам бактерий. Используя методы геномного секвенирования и машинного обучения для анализа историй болезни пациентов, исследователи разработали алгоритм назначения антибиотиков, который вдвое снижает риск возникновения устойчивости к антибиотикам.
Доклад, опубликованный сегодня в журнале Science, является результатом сотрудничества между исследовательской группой профессора Роя Кишони из Техниона - факультета биологии Израильского технологического института и факультета компьютерных наук имени Генри и Мэрилин Тауб в сотрудничестве с профессорами Вардой Шалев., Габриэля Ходика и Джейкоба Куинта из Исследовательского и инновационного центра Maccabi KSM, возглавляемого Dr. Тал Паталон. Сосредоточив внимание на двух очень распространенных бактериальных инфекциях, инфекциях мочевыводящих путей и раневых инфекциях, в документе описывается, как можно использовать прошлую историю инфекций каждого пациента для выбора наилучшего антибиотика для их назначения, чтобы снизить вероятность возникновения устойчивости к антибиотикам.
Клиническое лечение инфекций сосредоточено на правильном подборе антибиотика к профилю резистентности возбудителя, но даже такое правильно подобранное лечение может оказаться неэффективным, поскольку резистентность может возникнуть во время самого лечения. «Мы хотели понять, как возникает устойчивость к антибиотикам во время лечения, и найти способы лучше адаптировать лечение антибиотиками для каждого пациента, чтобы не только правильно соответствовать текущей восприимчивости пациента к инфекции, но и минимизировать риск рецидива инфекции и развития устойчивости к лечению». - сказал профессор Кишони.
Ключом к успеху этого подхода было понимание того, что появление резистентности к антибиотикам можно предсказать у отдельных пациентов с инфекциями. Бактерии могут развиваться путем случайного приобретения мутаций, которые делают их устойчивыми, но случайность процесса затрудняет его прогнозирование и предотвращение. Однако исследователи обнаружили, что у большинства пациентов устойчивость к инфекциям не была приобретена в результате случайных мутаций. Вместо этого резистентность возникла из-за повторного заражения существующими резистентными бактериями из собственного микробиома пациента. Исследователи превратили эти выводы в преимущество: они предложили подбирать антибиотик не только с учетом чувствительности бактерий, вызывающих текущую инфекцию пациента, но и с бактериями в их микробиоме, которые могли бы заменить его..
«Мы обнаружили, что чувствительность пациентов к антибиотикам, перенесенным в прошлом, может быть использована для прогнозирования риска рецидива резистентной инфекции после лечения антибиотиками», - объяснил д-р Мэтью Стрейси, первый автор статьи. «Используя это данные вместе с демографическими данными пациента, такими как возраст и пол, позволили нам разработать алгоритм."
«Я надеюсь увидеть алгоритм, применяемый в местах оказания медицинской помощи, предоставляя врачам лучшие инструменты для персонализации лечения антибиотиками, чтобы улучшить лечение и свести к минимуму распространение резистентности», - сказал д-р Таль Паталон.