Ученые из Тулейнского университета (США) разработали новый метод на основе искусственного интеллекта, который более точно выявляет генетические маркеры резистентности к антибиотикам у Mycobacterium tuberculosis и Staphylococcus aureus, что потенциально может подсказать способы более быстрого и эффективного лечения.
В отличие от традиционных инструментов, новый метод не полагается на предварительные знания о механизмах резистентности, что делает его более гибким и способным находить ранее неизвестные генетические изменения. Он анализирует последовательности всего генома и сравнивает группы штаммов бактерий с различными моделями резистентности. Это позволяет найти генетические изменения, которые надежно указывают на резистентность к определенным антибиотикам. Использование искусственного интеллекта поможет медикам прогнозировать устойчивость при ограниченных или неполных данных.
Для проведения исследований использовались клинические образцы из Китая — и усовершенствованная модель машинного обучения превзошла методы ВОЗ в прогнозировании резистентности к основным антибиотикам первого ряда. Это важно, потому что раннее выявление резистентности может помочь врачам подобрать правильную схему лечения до того, как инфекция распространится и состояние пациента ухудшится.
Способность модели обнаруживать устойчивость без необходимости использования алгоритмов, заданных экспертами, позволяет использовать ее и в сельском хозяйстве, где устойчивость к антибиотикам также является проблемой для защиты сельскохозяйственных культур от вредителей.
