Эффективная антимикробная терапия - это баланс между оптимизацией индивидуальных результатов лечения и минимизацией давления отбора, которое ускоряет возникновение и распространение антимикробной резистентности (AMR).
Руководство Всемирной организации здравоохранения Access, Watch, Reserve (AWaRe) - это широко используемая система, способствующая рациональному использованию антимикробных препаратов. Руководство AWaRe содержит краткие научно обоснованные рекомендации по выбору антибиотика, дозы, способу введения и продолжительности лечения более 30 наиболее распространенных клинических инфекций у детей и взрослых как в условиях первичной медико-санитарной помощи, так и в стационаре. AWaRe сопровождается краткой инфографикой по каждой инфекции для взрослых и детей, которая служит быстрым справочным руководством для медицинских работников в местах оказания помощи.
В 2024 году Генеральная Ассамблея ООН поставила задачу, чтобы не менее 70% мирового использования антимикробных препаратов человеком приходилось на категорию AWaRe Access. Ключевым методом, помогающим достичь этой цели, является тестирование на чувствительность к противомикробным препаратам (АSТ). Новое исследование, проведенное Сетью центров оптимизации антимикробных препаратов при Ливерпульском университете, показало, что использование искусственного интеллекта (ИИ) может улучшить методы лечения инфекций мочевыводящих путей (ИМП) и помочь в борьбе с AMR.
В традиционных диагностических тестах AST при ИМП используется универсальный подход для определения того, какие антибиотики наиболее эффективны против конкретной бактериальной или грибковой инфекции. Исследование, опубликованное в журнале Nature Communications, предлагает персонализированный метод, использующий данные в режиме реального времени, чтобы помочь врачам более точно идентифицировать инфекции и снизить вероятность того, что бактерии станут резистентными к лечению антибиотиками.
В исследовании, проведенном под руководством Алекса Ховарда, использовался искусственный интеллект для тестирования моделей прогнозирования для 12 антибиотиков на основе реальных данных пациентов и сравнения персонализированного метода AST со стандартными методами. Персонализированный подход позволил подобрать более точные варианты лечения, особенно в случае с антибиотиками из списка WHO Access, известными тем, что они реже вызывают резистентность.
«Это исследование важно и своевременно, поскольку оно показывает, как объединение обычных медицинских данных и лабораторных анализов может помочь сохранить эффективность антибиотиков. Используя искусственный интеллект для предсказания наличия антибиотикорезистентных бактерий у людей с ИМП, мы показываем, как лабораторные тесты могут лучше направлять антибиотикотерапию. Такой подход может улучшить лечение людей с инфекциями во всем мире и помочь предотвратить распространение резистентности к антибиотикам», - сказал Ховард.
Результаты этой работы представляют собой значительный шаг вперед в решении проблемы AMR. Персонализированный подход к AST не только повышает эффективность процесса тестирования, но и способствует глобальным усилиям по сохранению эффективности важнейших антибиотиков, подбирая лечение с учетом индивидуальных профилей чувствительности.
