Inteligencia artificial para combatir bacterias resistentes a los antibióticos

Aunque genera escepticismo en algunos sectores, el uso de la IA en medicina abre nuevos caminos en el área, al permitir analizar grandes volúmenes de datos con rapidez, contribuyendo a la toma de decisiones tras combinar información nueva con patrones detectados por estos sistemas, bajo una mirada que usualmente se escapa del análisis humano, al menos en primera instancia.

Un problema médico que aún no se resuelve por completo es la existencia de bacterias resistentes a los antibióticos. En la actualidad, ante la falta de una solución concreta, hay personas que mueren en hospitales al contraer un cuadro infeccioso de esta clase.



Una solución mediante IA para combatir la resistencia a los antibióticos

En la actualidad ya existen recursos para combatir las bacterias resistentes a los antibióticos, pero la tarea de encontrar qué antibióticos siguen siendo efectivos contra un patógeno en particular a menudo toma dos o más días. Esta demora se debe a que las muestras se cultivan en laboratorios y las pruebas de drogas se realizan en placas de Petri, para evaluar su efectividad. El problema radica en que, además de ser un proceso costoso, muchos pacientes en estado crítico no pueden esperar más de dos días.

Científicos de la Universidad ETH Zürich, de Suiza, entrenaron algoritmos de IA con los datos de espectrometría de masas, para enseñarles a detectar la resistencia a los antibióticos por su cuenta. Este mecanismo debería ofrecer resultados muy rápidos, pues los científicos señalan que de esta forma es posible detectar signos de resistencia a los antibióticos en bacterias hasta 24 horas antes que las herramientas de diagnóstico actuales. Con una temprana detección de estos signos, los médicos pueden diseñar la terapia con antibióticos con mayor precisión y comenzar el tratamiento antes.

Para entrenar este sistema de IA, los científicos utilizaron un conjunto de datos de más de 300,000 espectros de masas de bacterias individuales. La base de datos resultante cubre alrededor de 800 bacterias diferentes y más de 40 antibióticos distintos, sobre los cuales el algoritmo fue capaz de detectar la resistencia a los antibióticos de manera autónoma.

Lo más importante de este enfoque es que los algoritmos pueden resolver estas preguntas muy rápidamente, lo que despeja el camino para implementar terapias antibióticas rápidas y a la medida de cada caso, sobre todo ante casos graves de infecciones.

Próximamente, el equipo de la Universidad ETH Zürich planea lanzar un ensayo clínico, para evaluar cómo funcionaría un enfoque basado en IA en condiciones de la vida real, pues hasta ahora la investigación sólo se ha ejecutado en un laboratorio.

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