ИИ обнаруживает устойчивость к антибиотикам всего за 30 минут

Исследователи из Оксфордского университета в рамках программы Oxford Martin по тестированию устойчивости к противомикробным препаратам сообщили о прогрессе в создании нового быстрого теста на чувствительность к антибиотикам. Он может дать результат всего за 30 минут, что значительно быстрее современных «золотых стандартов».

Исследование «Глубокое обучение и фенотипирование отдельных клеток для быстрого обнаружения чувствительности к противомикробным препаратам в Escherichia coli» опубликовано в Communications Biology.

Метод: микроскопия и искусственный интеллект

Команда использовала комбинацию флуоресцентной микроскопии и искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения антимикробной резистентности (AMR). Метод основан на обучении моделей глубокого обучения анализу изображений бактериальных клеток и выявлению структурных изменений, которые происходят при обработке клеток антибиотиками. Метод показал эффективность для нескольких антибиотиков с точностью не менее 80% на уровне отдельной клетки.

Принцип работы

«Антибиотики, останавливающие рост бактериальных клеток, также меняют их вид под микроскопом и влияют на клеточные структуры, такие как бактериальная хромосома. Наш подход на основе ИИ надежно и быстро обнаруживает такие изменения. Если же клетка устойчива, выбранные нами изменения отсутствуют, и это является основой для обнаружения устойчивости к антибиотикам», — пояснил соавтор работы, профессор Ахиллефс Капанидис.

Результаты тестирования

Метод протестировали на ряде клинических изолятов E. coli с разным уровнем устойчивости к антибиотику ципрофлоксацину. Модели глубокого обучения смогли надежно обнаружить резистентность как минимум в 10 раз быстрее, чем современные клинические методы, считающиеся «золотым стандартом».

Актуальность проблемы

Согласно проекту GRAM, в 2019 году почти 1,3 миллиона человек умерли из-за AMR. Текущие методы тестирования, основанные на выращивании бактериальных колоний в присутствии антибиотиков, часто требуют несколько дней. Это проблематично при опасных для жизни инфекциях (например, сепсис), вынуждая врачей назначать антибиотики эмпирически или «коктейль» препаратов. Неэффективное лечение может ухудшить состояние пациента и способствовать росту AMR.

Перспективы

Исследователи надеются продолжить разработку метода, чтобы сделать его быстрее и масштабируемее для клинического использования, а также адаптировать для разных типов бактерий и антибиотиков. Быстрота метода в перспективе может способствовать назначению целевой антибиотикотерапии, что поможет сократить сроки лечения, минимизировать побочные эффекты и замедлить рост AMR.

«Время нашего арсенала антибиотиков на исходе; мы надеемся, что наша новая диагностика проложит путь для нового поколения точных методов лечения самых тяжелых пациентов», — отметил соавтор работы, докторант Александр Загаевски.