En ny studie publicerad i tidskriften Nature Medicine har visat hur artificiell intelligens (AI) snabbt och exakt kan upptäcka antibiotikaresistens hos bakterier, vilket avsevärt minskar tiden som krävs för diagnos. Studien, utförd av forskare vid University of California, San Francisco (UCSF), har potential att revolutionera diagnostik och behandling av bakteriella infektioner, vilket gör det möjligt för vårdpersonal att tillhandahålla mer riktade och effektiva terapier.

Forskargruppen, ledd av Dr Charles Chiu, utvecklade en AI-algoritm som analyserar DNA-sekvenseringsdata från bakterieprover för att identifiera genetiska markörer associerade med antibiotikaresistens. Genom att använda maskininlärningstekniker tränades algoritmen på ett stort dataset av bakteriegenom och antibiotikaresistensprofiler. Denna utbildning gjorde det möjligt för AI att känna igen mönster och göra exakta förutsägelser om antibiotikaresistens i nya bakterieprover.

I sin studie testade forskarna sin AI-algoritm på över 1 000 kliniska prover från patienter med bakterieinfektioner. Resultaten visade att AI-algoritmen kunde detektera antibiotikaresistens med hög känslighet och specificitet. Speciellt kunde AI identifiera antibiotikaresistens på så lite som 30 minuter, jämfört med traditionella metoder som kan ta dagar eller till och med veckor.

Denna snabba upptäckt av antibiotikaresistens är avgörande för att optimera patientvården. Genom att snabbt identifiera de specifika antibiotika som en bakterie är resistent mot kan vårdgivare ordinera lämplig antibiotika och anpassa behandlingsplanerna därefter, vilket säkerställer att patienterna får de mest effektiva terapierna redan från början. Detta förbättrar inte bara patienternas resultat utan hjälper också till att bekämpa det växande hotet om antimikrobiell resistens över hela världen.

Den AI-baserade diagnostiska metoden som utvecklats i denna studie har flera fördelar jämfört med traditionella metoder. Det är snabbare, mer exakt och kan automatiseras, vilket minskar bördan på kliniska laboratorier och möjliggör tidigare insatser. Dessutom kan AI-algoritmen kontinuerligt tränas och uppdateras med ny data, vilket säkerställer att den förblir aktuell med det utvecklande landskapet för antibiotikaresistens.

Forskarna föreställer sig att integrera sin AI-teknik i klinisk praxis, potentiellt genom diagnostiska plattformar eller point-of-care-enheter. Detta skulle möjliggöra snabba tester av antibiotikaresistens direkt på sjukhus, kliniker eller till och med avlägsna vårdmiljöer. Genom att tillhandahålla realtidsinformation om antibiotikaresistens kan AI-driven diagnostik hjälpa kliniker att fatta välgrundade beslut om patienthantering, i slutändan förbättra kvaliteten på vården och bevara effektiviteten av antibiotika för framtida generationer.