Minimizar la aparición de resistencia a los antibióticos inducida por el tratamiento en las infecciones bacterianas

Área de la Ciencia:

• Microbiología
• Enfermedades infecciosas
• Biología computacional

Sus antecedentes:

• Las estrategias actuales de antibióticos priorizan la susceptibilidad del patógeno pero pasan por alto la resistencia inducida por el tratamiento.
• La aparición de resistencia a los antibióticos es una amenaza significativa para el tratamiento eficaz de las infecciones bacterianas.

Objetivo del estudio:

• Investigar los mecanismos que impulsan la resistencia a los antibióticos durante el tratamiento.
• Desarrollar modelos predictivos para la resistencia inducida por el tratamiento.
• Para explorar recomendaciones personalizadas de antibióticos para minimizar la aparición de resistencia.

Principales métodos:

• Secuenciación del genoma completo de 1113 aislados bacterianos (antes y después del tratamiento).
• Análisis de aprendizaje automático de grandes conjuntos de datos de infecciones del tracto urinario (140 349) y infecciones de heridas (7365).
• Análisis del historial de infección del paciente para predecir la recurrencia.

Principales resultados:

• La resistencia inducida por el tratamiento es común y a menudo resulta de la reinfección con cepas resistentes, en lugar de la evolución de novo.
• Los modelos de aprendizaje automático pueden predecir el surgimiento de la resistencia a nivel de cada paciente.
• Las recomendaciones personalizadas de antibióticos basadas en el historial del paciente pueden minimizar el desarrollo de resistencia.

Conclusiones:

• La aparición de resistencia a los antibióticos durante el tratamiento es predecible y prevenible.
• Los enfoques de medicina personalizada, aprovechando el aprendizaje automático y los datos genómicos, son cruciales para combatir la resistencia a los antibióticos.
• Reducir las recurrencias de ganancia de resistencia puede mitigar la propagación de patógenos resistentes.