Hoy en día, los antibióticos son motivo de preocupación y han dejado de considerarse como un método efectivo contra las infecciones. Aunque esta afirmación no aplica en todos los casos, los especialistas son conscientes del aumento de la resistencia bacteriana a estos fármacos, en parte debido a la autoprescripción.
Incluso, todavía se desconoce cuántas personas en el mundo son más propensas a contraer infecciones bacterianas con patógenos superresistentes. Por ahora, las recomendaciones siguen siendo evitar el uso indiscriminado de antibióticos y acudir a médicos tratantes de forma oportuna para que este tipo de afecciones no se prolonguen en el tiempo.
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Otra posible medida se conoció recientemente. Se trata de un algoritmo capaz de prescribir antibióticos, reduciendo a la mitad el riesgo de aparición de resistencia bacteriana, mediante la secuenciación genómica y el análisis de aprendizaje automático de las historias clínicas de los pacientes. El desarrollo de esta novedosa herramienta fue publicado en la revista Science.
Los investigadores querían profundizar en la resistencia bacteriana, considerando que a veces surge durante el tratamiento, para encontrar métodos que permitan una mejor selección y adaptación de los antibióticos a cada paciente. A la larga, esto minimizaría el riesgo de recurrencia de la infección y la ganancia de resistencia a los antibióticos utilizados.
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Los antibióticos se recetan individualmente
Las bacterias pueden evolucionar adquiriendo al azar mutaciones que las hagan resistentes, pero la aleatoriedad del proceso hace que sea difícil de predecir y evitar. Pese a ello, los investigadores encontraron que en la mayoría de las infecciones de los pacientes, la resistencia a los antibióticos no era el resultado de cambios aleatorios.
Al contrario, la resistencia surgió debido a la reinfección por bacterias resistentes existentes en el propio microbioma del paciente. Con estos hallazgos, se propusieron adecuar un antibiótico no solo a la susceptibilidad de la bacteria causante de la infección actual del paciente, sino también a las bacterias de su microbioma que podrían sustituirla.
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Para la creación del algoritmo se tomaron datos demográficos del paciente, como la edad y el sexo, así como la información sobre la susceptibilidad a los antibióticos en infecciones previas. Esto se tradujo en modelos de aprendizaje automático que predicen los riesgos individuales de adquirir resistencia a antibióticos específicos utilizando 8 años de registros sobre los perfiles del microbioma de más de 200.000 pacientes.
Para la mayoría de los pacientes, existía un antibiótico alternativo de susceptibilidad similar que tenía un menor riesgo previsto de aparición de resistencia en comparación con el antibiótico prescrito por el médico. Según los desarrolladores, esto evidencia el éxito de su herramienta, la cual ofrece un medio para reducir la aparición y propagación de patógenos resistentes que puede ser fundamental en esta época donde las opciones son cada vez más limitadas.
La creación de esta herramienta es resultado del trabajo colaborativo entre la Facultad de Biología del Technion-Israel Institute of Technology y la Facultad de Informática Henry y Marilyn Taub y el Centro de Investigación e Innovación Maccabi KSM.
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