microbius
РОССИЙСКИЙ МИКРОБИОЛОГИЧЕСКИЙ ПОРТАЛ
Поиск
rss

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2Vtzqx7tLnC

Реклама

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2VtzqwzYS9e

Реклама

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2VtzqvtsLHv

Реклама

Новости

Международные новости
Искусственный интеллект может помочь ускорить выбор антибиотиков при сепсисе
#исскуственный интелект #антимикробное управление #антимикробная терапия
Система искусственного интеллекта правильно выбрала антибиотики для лечения сепсиса быстрее, чем стандартный метод с использованием посева крови, говорится в исследовании, представленном на конференции ASM Microbe.    По словам авторов исследования, система искусственного интеллекта, получившая название Keynome gAST, может быстро анализировать полные геномы бактерий в образцах крови пациентов без использования культуры и точно выбирать способ лечения. "Полученный результат - это первая в своем роде демонстрация комплексного и высокоточного прогнозирования чувствительности и резистентности к противомикробным препаратам по непосредственно клиническим образцам крови", - сообщил Джейсон Виттенбах, ведущий автор исследования. Системы искусственного интеллекта (ИИ), от обработки естественного языка до больших обучающихся моделей, таких как ChatGPT, все чаще рассматриваются для помощи в скрининге, диагностике и лечении инфекционных заболеваний. Современный стандарт диагностики сепсиса основывается на культивировании, что может занять от 2 до 3 дней и отсрочить лечение, увеличивая риск смерти.    Виттенбах и его коллеги собрали образцы крови у пациентов с подозрением на бактериемию в четырех больницах Бостона в период с июля 2023 года по март 2024 года. Они обработали образцы, используя метод Day Zero Diagnostics для сверхвысокого обогащения ДНК из крови. После секвенирования бактериальные геномы были проанализированы с помощью разработанного алгоритма прогнозирования чувствительности к противомикробным препаратам. В целом, исследователи сообщили, что точность прогнозирования была достигнута для 13 из 16 образцов пациентов для 65 высокодостоверных моделей и дополнительной панели из 70 разработанных панелей.    Согласно результатам исследования, категориальное согласие прогнозов диагностики и лечения с высокой степенью достоверности было достигнуто в 92,3% случаев, а расширенная панель достигла категориального согласия в 88,2% случаев. Кроме того, панель давала прогнозы для всех видов бактерий, встречавшихся в ходе исследования, и была чуть менее 88% достоверна при прогнозировании лекарственных препаратов, тестируемых в больницах. Панель была точной в 100% случаев для Escherichia coli и Pseudomonas aeruginosa, а также для нескольких клинически важных препаратов, выбранных против бактерий.    По словам Виттенбаха, несмотря на то, что из-за ограниченного размера выборки требуется дальнейшее изучение, исследование демонстрирует потенциал методов проверки чувствительности к противомикробным препаратам с помощью ИИ. "Это важнейшая демонстрация возможности быстрой диагностики резистентности к противомикробным препаратам на основе машинного обучения, которая может произвести революцию в терапии, сократить время пребывания в стационаре и спасти жизни", - сказал Виттенбах.
Аннотация
Ассоциация между бутират-продуцирующими бактериями кишечника и риском госпитализации по поводу инфекционных заболеваний (аннотация)
#метаболиты #комменсальная микробиота #кишечный микробиом #инфекционные заболевания #бутират-продуцирующие бактерии
У пациентов, госпитализированных с инфекционными заболеваниями, часто наблюдаются нарушения в работе кишечника даже до начала лечения антибиотиками.     Мы и другие исследователи показали, что у таких пациентов снижается численность кишечных анаэробов и увеличивается количество потенциально патогенных кишечных бактерий. В настоящее время неясно, являются ли эти изменения следствием самого заболевания (например, вызванного системным воспалением или изменением рациона питания), или же нарушенная микробиота кишечника повышает восприимчивость к инфекциям с самого начала. Мышиные модели подтвердили последнюю гипотезу и показали, что нарушение комменсальной микробиоты (при использовании мышей, получавших антибиотики или свободных от микробов) притупляет воспалительные реакции и повышает восприимчивость к инфекциям и их тяжесть. Благоприятные системные эффекты микробиома часто приписывают метаболитам, производимым комменсальными анаэробными бактериями. Например, доклинические исследования показали, что метаболит бутират, вырабатываемый микробиомом, повышает антимикробную активность моноцитов и влияет на иммунологическую среду в легких.    Наша группа ранее описала связь между истощением численности анаэробных кишечных бактерий, продуцирующих бутират, и повышенным риском респираторных инфекций у отдельных пациентов с высоким риском развития инфекций (например, после инсульта или аллогенной трансплантации гемопоэтических стволовых клеток). Благотворное влияние анаэробных бактерий, продуцирующих бутират, может распространяться не только на такие высокочувствительные группы населения.     В крупных эпидемиологических исследованиях описано, что риск повторной госпитализации с тяжелым сепсисом на 65-70% выше после госпитализаций с предполагаемыми нарушениями микробиоты, такими как инфекция Clostridioides difficile или длительная антибиотикотерапия, по сравнению с пациентами, не подвергавшимися подобному воздействию. Однако в этих исследованиях не проводилось фактической характеристики микробиома. Таким образом, данные, подтверждающие связь между микробиотой кишечника и риском развития системных инфекций, экстраполируются на результаты исследований, проведенных не на людях, а данные, полученные на людях, ограничиваются косвенными доказательствами или отдельными группами населения с высоким риском. Связаны ли различия в составе микробиоты с восприимчивостью к инфекциям в общей популяции, остается неизвестным. Более того, внешняя валидация в исследованиях микробиоты кишечника почти всегда отсутствует, а географические и технические различия могут влиять на результаты.    В данном исследовании мы описали связь между характеристиками микробиоты кишечника и риском госпитализации по поводу любого инфекционного заболевания в общей популяции и предположили, что разнообразие и состав микробиоты кишечника, в частности, более высокая численность бактерий, продуцирующих бутират, связаны со снижением риска госпитализации по поводу инфекций среди населения в целом. Методы    В этом обсервационном исследовании микробиота кишечника была охарактеризована с помощью секвенирования гена 16S рРНК в независимых популяционных когортах из Нидерландов (исследование HELIUS; производная когорта) и Финляндии (исследование FINRISK 2002; валидационная когорта). Исследование HELIUS проводилось в Амстердаме, Нидерланды, и включало взрослых (в возрасте 18-70 лет на момент включения), которые были случайным образом отобраны из муниципального регистра Амстердама. FINRISK 2002 проводился в шести регионах Финляндии и представляет собой популяционное исследование, включающее случайную выборку взрослых (в возрасте 25-74 лет).     В обеих когортах участники заполняли анкеты, проходили медицинский осмотр (с 3 января 2013 года по 27 ноября 2015 года для участников HELIUS и с 21 января по 19 апреля 2002 года для участников FINRISK). Для включения в наше исследование необходимо было предоставить образец фекалий и успешно провести его секвенирование. Первичными предикторными переменными были состав микробиоты, разнообразие и относительная численность бактерий, продуцирующих бутират. Первичный результат - госпитализация или смертность от любого инфекционного заболевания в течение 5-7 лет наблюдения после сбора проб фекалий на основе данных национального регистра. Мы изучили ассоциации между микробиотой и риском инфекционных заболеваний с помощью методов микробной экологии и пропорциональных рисков Кокса. Результаты    Мы профилировали микробиоту кишечника 10 699 участников (4248 [39-7 %] из когорты выведения и 6451 [60-3 %] из когорты подтверждения). 602 (5-6 %) участника (152 [3-6 %] из производной когорты; 450 [7-0 %] из валидационной когорты) были госпитализированы или умерли из-за инфекций во время наблюдения. Состав микробиоты кишечника этих участников отличался от участников, не госпитализированных по поводу инфекций. В частности, более высокая относительная численность бактерий, продуцирующих бутират, была связана со снижением риска госпитализации по поводу инфекций. Эти ассоциации остались неизменными после корректировки на демографические показатели, образ жизни, воздействие антибиотиков и сопутствующие заболевания. Интерпретация    Состав микробиоты кишечника, в частности колонизация бутират-продуцирующими бактериями, ассоциируется с защитой от госпитализации в связи с инфекционными заболеваниями в общей популяции в двух независимых европейских когортах. Это исследование определяет потенциальные возможности для проведения интервенционных исследований по оценке терапии, направленной на микробиоту кишечника (например, целевая доставка бутират-продуцирующих бактерий или ограничение истощения анаэробов кишечника), направленной на снижение восприимчивости к системным инфекциям.
Узнайте о новостях и событиях микробиологии
Первыми получайте новости и информацию о событиях
up