Новый метод на основе ИИ эффективно прогнозирует устойчивость к антибиотикам

Учёные из Тулейнского университета разработали новый метод на основе искусственного интеллекта, который более точно, чем современные методы, выявляет генетические маркеры устойчивости к антибиотикам у туберкулёза и стафилококка. Статья опубликована в журнале Nature Communications.

Исследователи разработали модель групповой ассоциации (GAM), которая использует машинное обучение для выявления генетических мутаций, связанных с устойчивостью к лекарствам. В отличие от традиционных инструментов, GAM не полагается на предварительные знания о механизмах устойчивости, что делает её более гибкой и способной находить ранее неизвестные генетические изменения.

Как объяснили эксперты, современные методы обнаружения резистентности, используемые такими организациями, как ВОЗ, либо занимают слишком много времени, либо пропускают редкие мутации. GAM решает обе проблемы, анализируя последовательности всего генома и сравнивая группы штаммов бактерий с различными моделями резистентности, чтобы найти генетические изменения, которые указывают на устойчивость к определённым препаратам.

В исследовании учёные применили GAM к более чем 7000 штаммам туберкулёза и почти 4000 штаммам стафилококка, определив ключевые мутации, связанные с резистентностью.

Анализ показал, что новый метод превосходил точность базы данных резистентности ВОЗ, а также радикально сократил ложноположительные результаты, неправильно идентифицированные маркеры резистентности, которые могут привести к неправильному лечению.

«Текущие генетические тесты могут ошибочно классифицировать бактерии как устойчивые, что влияет на лечение пациентов. Новый метод даёт более ясную картину того, какие мутации на самом деле вызывают устойчивость, что снижает количество ошибочных диагнозов и ненужных изменений в лечении», — говорят авторы исследования.

По мнению учёных, устойчивость к антибиотикам может стать главной причиной смертности в мире. Они даже сравнивают её со следующей пандемией.