Künstliche Intelligenz (KI) spürt Antibiotikaresistenzen auf
Forschende haben eine KI entwickelt, welche die Antibiotikaresistenzen deutlich schneller aufspüren lässt.
Das Wichtigste in Kürze
- Immer mehr Bakterien entwickeln Resistenzen gegen herkömmliche Antibiotika.
- Derzeit dauert es bis zu drei Tage, um zu bestimmen, welches Antibiotikum wirksam ist.
- Eine künstliche Intelligenz (KI) soll die Antibiotikaresistenzen schneller aufspüren.
Je schneller sich aufspüren lässt, ob eine Infektion mit antibiotikaresistenten Bakterien vorliegt, desto gezielter können Mediziner schwere Infekte behandeln. Damit erhöhen sich die Heilungs- und Überlebenschancen der Patientinnen und Patienten.
Ein Forschungsteam unter Leitung der ETH Zürich, der Universität Basel und des Universitätsspitals Basel trainierten nun eine künstliche Intelligenz (KI). Diese soll Antibiotikaresistenzen selbstständig aufspürt.
Algorithmen sollen Leben retten
Dazu speisten die Forschenden einen Algorithmus mit mehr als 300'000 Massenspektrometrie-Profilen von einzelnen Bakterien. Anschliessend verknüpften sie diese Daten mit hunderttausenden antimikrobiellen Resistenzmarkierungen. Dieser Datensatz repräsentiere 803 verschiedene Arten von bakteriellen und pilzlichen Krankheitserregern, berichten sie im Fachmagazin «Nature Medicine».
«Intelligente Computeralgorithmen suchen in den Daten nach Mustern, die Bakterien mit und ohne Resistenz voneinander unterscheiden». Dies zitierte Caroline Weis in einer Mitteilung der ETH Zürich. Sie ist Doktorandin am ETH-Departement für Biosysteme und Erstautorin der Studie.
Der Flaschenhals einer zügigen und wirksamen Antibiotikabehandlung liegt in der Kultivierung der Patientenprobe. Mit dieser werden die Erreger im Labor für die Diagnostik vermehrt.
Bereits acht klinische Fälle wurden positiv beeinflusst
In einer Untersuchung zeigte sich, dass sich der neue diagnostische Ansatz positiv auf die Behandlung der Patienten auswirken kann. Die Forschenden analysierten 63 klinische Fälle, um zu prüfen, ob die KI-Vorhersagen die Behandlungswahl verändert hatte. In acht Fällen hätte der Algorithmus zu einer wirksamen, früheren Umstellung auf ein anderes Antibiotikum geführt.
Der Nutzen der neuen Methode müsse nun im Spitalalltag im Rahmen einer grösseren klinischen Studie erhärtet werden. Eine entsprechende Studie sei bereits geplant, sagte Adrian Egli. Er ist Leiter der Klinischen Bakteriologie und Professor am Universitätsspital Basel und einer der Hauptautoren der Studie. Der Professor ist zuversichtlich, dass sich mit dem neuen Ansatz die Behandlung von Infektionen in den nächsten Jahren verbessern lässt.