Wichtiger Forschungserfolg bei Antibiotika erzielt
Forschende haben jetzt eine neue Technologie entwickelt, die Antibiotika auf die individuellen Bedürfnisse einzelner Patienten anpasst und so das Risiko verringert, dass die Behandlung durch eine ineffektive Zusammensetzung beeinträchtigt wird.
Bei der aktuellen Untersuchung des Technion – Israel Institute of Technology wurden Antibiotika erstellt, welche speziell auf individuelle Bedürfnisse von Patienten abgestimmt sind. Die Ergebnisse der Studie wurden in dem englischsprachigen Fachblatt „Nature Medicine“ publiziert.
Gefahr durch antibiotikaresistente Bakterien
Eine der Herausforderungen der modernen Medizin ist der Umgang mit antibiotikaresistenten Bakterien. Jedes Jahr sterben viele Menschen auf der ganzen Welt, nachdem sie sich mit antibiotikaresistenten Bakterien infiziert haben. Der übermäßige Gebrauch von Antibiotika kann dazu führen, dass Bakterien neue Antibiotikaresistenzen entwickeln und die Arzneimittel so ihre Wirksamkeit verlieren.
Was passiert wenn Infektionen gegen alle bekannten Behandlungen resistent werden?
Eine Möglichkeit, die Entwicklung resistenter Bakterien zu verhindern, besteht darin, den Einsatz von Antibiotika in medizinischen Behandlungen zu reduzieren. Resistente Bakterien, die durch Überbeanspruchung des Einsatzes von Antibiotika verursacht werden, können schlimmstenfalls allen derzeit vorhandenen Behandlungen widerstehen und somit tödlich enden.
Grad der Bakterienresistenz bei Infektionen kann vorhergesagt werden
Durch die Verwendung von künstlicher Intelligenz zusammen mit Patientendaten könnten in Zukunft spezifische Antibiotika entwickelt werden, die auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Patienten zugeschnitten sind. Es ist jetzt möglich, den Grad der Bakterienresistenz für Infektionen verursachende Bakterien rechnerisch vorherzusagen, erläutern die Autoren der Studie.
KI berechnet Bakterienresistenz durch verschiedene Daten
Dies geschieht durch das Abwägen demografischer Daten, einschließlich Alter, Geschlecht, Schwangerschaft und anderer Faktoren, zusammen mit Resistenzwerten, welche in den sogenannten Urinkulturen der Patienten gemessen wurden. Dieser einzigartige Durchbruch der israelischen Forschenden wird den Weg für den Einsatz künstlicher Intelligenz in medizinischen Bereichen weiter ebnen. (as)
- Idan Yelin, Olga Snitser, Gal Novich, Rachel Katz, Ofir Tal et al.: Personal clinical history predicts antibiotic resistance of urinary tract infections, in Nature Medicine, Nature Medicine