Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αναπτύξει θεραπείες για την πρόληψη των «υπερμικροβίων»
Τελευταία επισκόπηση: 14.06.2024
Όλα τα περιεχόμενα του iLive ελέγχονται ιατρικά ή ελέγχονται για να διασφαλιστεί η όσο το δυνατόν ακριβέστερη ακρίβεια.
Έχουμε αυστηρές κατευθυντήριες γραμμές προμήθειας και συνδέουμε μόνο με αξιόπιστους δικτυακούς τόπους πολυμέσων, ακαδημαϊκά ερευνητικά ιδρύματα και, όπου είναι δυνατόν, ιατρικά επισκοπικά μελέτες. Σημειώστε ότι οι αριθμοί στις παρενθέσεις ([1], [2], κλπ.) Είναι σύνδεσμοι με τις οποίες μπορείτε να κάνετε κλικ σε αυτές τις μελέτες.
Εάν πιστεύετε ότι κάποιο από το περιεχόμενό μας είναι ανακριβές, παρωχημένο ή αμφισβητήσιμο, παρακαλώ επιλέξτε το και πατήστε Ctrl + Enter.
Ερευνητές στην κλινική του Κλίβελαντ ανέπτυξαν ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης (AI) που μπορεί να καθορίσει τον καλύτερο συνδυασμό και το χρονοδιάγραμμα για τη συνταγογράφηση φαρμάκων για τη θεραπεία μιας βακτηριακής λοίμωξης με βάση αποκλειστικά τον ρυθμό βακτηριακής ανάπτυξης κάτω από ορισμένες εκθέσεις. Μια ομάδα με επικεφαλής τον Δρ Τζέικομπ Σκοτ και το εργαστήριό του στο Θεωρητικό Τμήμα Μεταφραστικής Αιματολογίας και Ογκολογίας δημοσίευσε πρόσφατα τα αποτελέσματά της στο Πρακτικά της Εθνικής Ακαδημίας Επιστημών.. P>
Τα αντιβιοτικά πιστώνονται με την αύξηση του προσδόκιμου ζωής στις Ηνωμένες Πολιτείες κατά σχεδόν μια δεκαετία. Η θεραπεία μείωσε το ποσοστό θνησιμότητας από προβλήματα υγείας που θεωρούμε πλέον μικρά, όπως ορισμένα κοψίματα και τραυματισμοί. Ωστόσο, τα αντιβιοτικά δεν λειτουργούν πλέον όπως παλιά, εν μέρει λόγω της ευρείας χρήσης τους.
"Οι παγκόσμιες οργανώσεις υγείας συμφωνούν ότι εισερχόμαστε σε μια εποχή μετά τα αντιβιοτικά", εξηγεί ο Δρ Σκοτ. "Αν δεν αλλάξουμε τον τρόπο με τον οποίο καταπολεμούμε τα βακτήρια, έως το 2050 περισσότεροι άνθρωποι θα πεθαίνουν από λοιμώξεις ανθεκτικές στα αντιβιοτικά παρά από καρκίνο."
Τα βακτήρια πολλαπλασιάζονται γρήγορα, παράγοντας μεταλλαγμένους απογόνους. Η υπερβολική χρήση αντιβιοτικών δίνει στα βακτήρια την ευκαιρία να αναπτύξουν μεταλλάξεις που είναι ανθεκτικές στη θεραπεία. Με την πάροδο του χρόνου, τα αντιβιοτικά σκοτώνουν όλα τα ευαίσθητα βακτήρια, αφήνοντας μόνο ισχυρότερα μεταλλάγματα που τα αντιβιοτικά δεν μπορούν να καταστρέψουν.
Μια στρατηγική που χρησιμοποιούν οι γιατροί για να εκσυγχρονίσουν τη θεραπεία βακτηριακών λοιμώξεων ονομάζεται εναλλαγή αντιβιοτικών. Οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης εναλλάσσονται μεταξύ διαφορετικών αντιβιοτικών σε συγκεκριμένες χρονικές περιόδους. Η εναλλαγή μεταξύ διαφορετικών φαρμάκων δίνει στα βακτήρια λιγότερο χρόνο για να αναπτύξουν αντοχή σε οποιαδήποτε κατηγορία αντιβιοτικών. Η εναλλαγή μπορεί ακόμη και να κάνει τα βακτήρια πιο ευαίσθητα σε άλλα αντιβιοτικά.
«Η εναλλαγή των φαρμάκων δείχνει υπόσχεση για την αποτελεσματική θεραπεία της νόσου», λέει ο πρώτος συγγραφέας της μελέτης και φοιτητής ιατρικής Davis Weaver, Ph.D. «Το πρόβλημα είναι ότι δεν ξέρουμε τον καλύτερο τρόπο να το κάνουμε. Δεν υπάρχουν πρότυπα για το τι αντιβιοτικό να χορηγηθεί, για πόσο καιρό και με ποια σειρά.»
Ο συν-συγγραφέας της μελέτης Δρ. Τζεφ Μάλτας, μεταδιδακτορικός ερευνητής στην κλινική του Κλίβελαντ, χρησιμοποιεί μοντέλα υπολογιστή για να προβλέψει πώς η αντίσταση των βακτηρίων σε ένα αντιβιοτικό τα κάνει πιο αδύναμα σε ένα άλλο. Συνεργάστηκε με τον Δρ. Γουίβερ για να διερευνήσει εάν τα μοντέλα που βασίζονται σε δεδομένα θα μπορούσαν να προβλέψουν μοτίβα εναλλαγής φαρμάκων που ελαχιστοποιούν την αντίσταση στα αντιβιοτικά και μεγιστοποιούν την ευαισθησία στα αντιβιοτικά, παρά την τυχαία φύση της βακτηριακής εξέλιξης.
Ο Δρ. Ο Weaver οδήγησε την εφαρμογή της ενισχυτικής μάθησης στο μοντέλο εναλλαγής φαρμάκων, το οποίο διδάσκει έναν υπολογιστή να μαθαίνει από τα λάθη και τις επιτυχίες του για να καθορίσει την καλύτερη στρατηγική για να ολοκληρώσει μια εργασία. Σύμφωνα με τους Δρ. Weaver και Maltas, αυτή η μελέτη είναι από τις πρώτες που εφάρμοσε την ενισχυτική μάθηση σε σχήματα εναλλαγής αντιβιοτικών.
Σχηματική εξελικτική προσομοίωση και δοκιμασμένες προσεγγίσεις βελτιστοποίησης. Πηγή: Proceedings of the National Academy of Sciences (2024). DOI: 10.1073/pnas.2303165121
"Η ενισχυτική μάθηση είναι μια ιδανική προσέγγιση γιατί χρειάζεται μόνο να γνωρίζετε πόσο γρήγορα αναπτύσσονται τα βακτήρια, κάτι που είναι σχετικά εύκολο να προσδιοριστεί", εξηγεί ο Δρ. Weaver. «Υπάρχει επίσης χώρος για διαφοροποιήσεις και ανθρώπινο λάθος. Δεν χρειάζεται να μετράτε τον ρυθμό ανάπτυξης στο χιλιοστό του δευτερολέπτου κάθε φορά.»
Η τεχνητή νοημοσύνη της ερευνητικής ομάδας μπόρεσε να βρει τα πιο αποτελεσματικά σχέδια εναλλαγής αντιβιοτικών για τη θεραπεία πολλαπλών στελεχών E. Coli και την πρόληψη της αντοχής στα φάρμακα. Η μελέτη δείχνει ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υποστηρίξει τη λήψη πολύπλοκων αποφάσεων, όπως τον υπολογισμό των προγραμμάτων θεραπείας με αντιβιοτικά, λέει ο Δρ Μάλτας.
Ο Δρ. Ο Weaver εξηγεί ότι εκτός από τη διαχείριση της λοίμωξης ενός μεμονωμένου ασθενούς, το μοντέλο AI της ομάδας μπορεί να ενημερώσει πώς τα νοσοκομεία αντιμετωπίζουν τις λοιμώξεις στο σύνολό τους. Αυτός και η ερευνητική του ομάδα εργάζονται επίσης για να επεκτείνουν το έργο τους πέρα από τις βακτηριακές λοιμώξεις σε άλλες θανατηφόρες ασθένειες.
"Αυτή η ιδέα δεν περιορίζεται στα βακτήρια, αλλά μπορεί να εφαρμοστεί σε οτιδήποτε μπορεί να αναπτύξει αντίσταση στη θεραπεία", λέει. "Στο μέλλον, πιστεύουμε ότι αυτοί οι τύποι τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για τη διαχείριση καρκίνων ανθεκτικών στη θεραπεία."