¿Croce y deleite inteligencia artificial? Ciertamente tiene sus límites y sus “peligros”, pero hoy sabemos que puede ayudar a derrotar a la resistencia a los antibióticos, una de las principales causas de la muerte en el mundo, con datos de choque destinados a este paso, solo para empeorar
EL’Inteligencia artificial Puede ser de gran ayuda para luchar contra la resistencia a los antibióticosuna de las principales causas de muerte en el mundo, con datos choque destinado, en este paso, solo para empeorar. Los científicos iluminan una luz de esperanza.
Resistencia a los antibióticos
La resistencia a los antibióticos es un problema para la salud de las proporciones del mundo, que podría, en los escenarios menos optimistas, traer a la humanidad a morir como sucedió hace 80 años, para las infecciones que luego se volvieron perfectamente curables.
Pronto moriremos hace 80 años: culpa de la resistencia a los antibióticos
Lamentablemente comienzan a extenderse más y más bacterias que no responden a los antibióticos Actualmente en el mercado y algunas primeras especies sensibles, comienzan a resistir, volviéndose potencialmente indestructibles.
Según uno Investigación publicada en Lancet, En 2019 más de 1.2 millones de personas en todo el mundo están muerte directamente debido a una infección generada por un patógeno resistente a los antibióticos.
Además, 4,95 millones de muertes se relacionaron con una infección bacteriana resistente a los antibióticosincluso si la causa directa de la muerte fue probablemente diferente. De hecho, por lo tanto, la resistencia a los antibióticos ya es una de las causas más comunes de muerte en el mundo de hoy.
Pero, ¿qué llevó a esta situación?
Hay varios factores que han traído y están llevando a Resistencia múltiple a los antibióticos. En primer lugar su consumotanto para humanos como para animales de ingresos (es decir, aquellos recaudados para consumirlos o sus productos).
Los antibióticos han salvado millones y millones de vidas del descubrimiento del primer antibiótico de la historia, Penicilina, por Alexander Fleming En 1928 (que por esta razón fue galardonado con el Premio Nobel de Medicina en 1945).
Pero fue él mismo quien advirtió cómo el descubrimiento, si se usa mal, podría ser un boomerang, subrayando cómo también podrían ser las moléculas fuente de selección de bacterias resistentespor ejemplo en caso de bajo dosis (es decir, uso del fármaco por menos tiempo o en cantidades más bajas que las necesarias).
Los antibióticos deberían ser tomado solo en casos de necesidad efectivapara evitar que su uso no solo sea inútil sino también dañino como en el caso de la dosis bajo, lo que hace que la proliferación de patógenos sea inmune a la molécula antibiótica sea más probable.
Pero desafortunadamente, al menos por el momento, no estamos siguiendo estas importantes advertencias. De hecho, el consumo de antibióticos sigue siendo muy alto. Y no solo para uso humano, sino también También en el mundo animal: En las granjas, de hecho, las drogas a menudo se les dan “lluvia”, y no con poca frecuencia utilizando lo mismo que también usamos para tratar nuestras infecciones.
Y hay más: en Granjas intensivascausa del sufrimiento animal, así como contribuciones significativas al calentamiento global, las infecciones son aún más probables por razones obvias de espacio y condiciones generales. Y aquí la resistencia a los antibióticos encuentra aún más espacio.
No olvidemos que luego consumimos los mismos animales tratados o sus productos (leche, huevos, etc.). Además, las moléculas eliminar con sus excrementos Sin embargo, terminan en la cadena alimentaria pasando por el suelo y/o las aguas.
De hecho Un estudio de monitoreo de 2014-2018 del Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades (ECDC) Verificó que el consumo de antibióticos en los animales de ingresos realmente está cayendo, pero no es para el consumo humano.
Un posterior Estudio siempre del ECDC También demostró que el consumo de antibióticos es reanudado incluso después de la caída observada durante la pandemia Covid-19indicando que no, en realidad no estamos aprendiendo nada.
Cómo puede ayudar la inteligencia artificial
Con todas sus sombras, l‘Inteligencia artificial Puede ser de gran apoyo en muchos campos científicos, también en la resistencia a los antibióticos.
Esto, de hecho, podría luchar mirando y experimentando con otras moléculas, pero la investigación farmacéutica es larga y muy costosa: un nuevo antibiótico puede También cuesta $ 1 mil millones Y su llegada a las farmacias podría Empleo también 10 años.
El último pero no menos importantelas compañías farmacéuticas necesitan volver a estos costossiendo realidades con fines de lucropero las indicaciones para combatir la resistencia a los antibióticos son precisamente contrarios: debe usarlas lo menos posible, solo en casos de necesidad efectiva.
Aquí entra en juego la inteligencia artificial (IA): como estudio de revisar dirigido por Jiangxi Cancer Hospital & Institute (China), de hecho, esto puede usarse para Predecir epidemias de resistencia a los antibióticos.
Diferentes modelos de IA, en particular, pueden ser entrenados con información clínica, secuencias genómicas, información sobre el microbioma y los datos epidemiológicos, proporcionando Ideas sobre el descubrimiento de nuevos antimicrobianossobre la reutilización de los medicamentos existentes y en la terapia combinada mediante el análisis de sus estructuras moleculares. Esta lata Reducir los tiempos y los costos de la investigación preclínica de mucho tiempo y costoshaciendo que las últimas fases sean sostenibles antes de poner en el mercado.
Además, los sistemas de apoyo a la decisión médica basados en los profesionales de la salud de la guía en tiempo real a mejorar la prescripción de antibióticostodavía hoy, como hemos visto, bastante abusado.
(Algunos modelos IA) son Acelerar el descubrimiento de nuevos antibióticos – Confirma un trabajo publicado en enero pasado, ayudando a fortalecer la tubería preclínica de los antibióticos (…) De hecho, con la expansión de la integración de la inteligencia artificial, su papel en la mejora de los regímenes de tratamiento de infecciones y en la mejora del manejo de los antibióticos es destinado a volverse indispensable en la lucha contra la resistencia antimicrobiana
Ciertamente, todavía hay límites, como admiten los mismos científicos, incluida la accesibilidad de los datos, que afectan su capacidad de trabajar de manera efectiva en diferentes poblaciones de pacientes y escenarios clínicos. Además, cuestiones éticas como el Consentimiento informado, confidencialidad de datos y sesgo algorítmico.
Se deben desarrollar modelos de inteligencia artificial utilizando conjunto de datos diversificado y representativo Para evitar perpetuar el sesgo y garantizar resultados equivalentes y precisos para todos los grupos de pacientes
Actualmente, de hecho, los modelos IA para el diagnóstico, tratamiento y descubrimiento de nuevos antimicrobianos contra la resistencia a los antibióticos a menudo se entrenan en conjuntos de datos desequilibrados, lo que puede sufrir mala confiabilidad.
Pero es esta dirección, según la comunidad científica, que es necesario tomar.
Fuentes: Revista de biotecnología computacional y de estutcutural / Nature
