Day Zero Diagnostics presenta un rápido análisis genómico bacteriano impulsado por inteligencia artificial
Day Zero Diagnostics ha dado un gran paso adelante en la lucha contra las infecciones sanguíneas con el desarrollo de Keynome gAST. Esta prueba utiliza inteligencia artificial para acelerar el diagnóstico de sepsis al analizar directamente el genoma bacteriano de muestras de pacientes. Destacado en la conferencia ASM Microbe, los investigadores enfatizan su potencial para mejorar drásticamente los resultados del tratamiento y reducir las tasas de mortalidad.
Los diagnósticos rápidos y precisos son críticos
Las infecciones sanguíneas son un problema crítico de salud, contribuyendo a más de 1,7 millones de hospitalizaciones y 350,000 muertes anualmente solo en los Estados Unidos. Un diagnóstico temprano y preciso es crucial, ya que el riesgo de muerte aumenta sustancialmente por cada hora que se retrasa un tratamiento efectivo. Desafortunadamente, los métodos de diagnóstico estándar que dependen del crecimiento en cultivo pueden tardar varios días, obligando a menudo a los médicos a recetar antibióticos de amplio espectro sin un diagnóstico preciso, lo que puede ser menos efectivo y potencialmente perjudicial.
Enfoque innovador de inteligencia artificial en el diagnóstico
Al aprovechar la inteligencia artificial, el Keynome gAST evita la necesidad de crecimiento en cultivo, analizando el genoma bacteriano completo extraído directamente de muestras de sangre de los pacientes. Los hallazgos preliminares, basados en muestras tomadas de cuatro hospitales del área de Boston, sugieren que los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar de forma autónoma factores de resistencia y susceptibilidad en una gran base de datos de más de 75,000 genomas bacterianos y 800,000 resultados de pruebas de susceptibilidad a antibióticos.
Un avance en el tratamiento de infecciones sanguíneas con aprendizaje automático
A diferencia de los métodos tradicionales centrados en genes de resistencia conocidos, los algoritmos de aprendizaje automático de la nueva plataforma ofrecen predicciones rápidas y precisas de resistencia a los antibióticos, catalizando una revolución en el diagnóstico y tratamiento de infecciones sanguíneas.
Directrices futuras e implicaciones
Jason Wittenbach, Ph.D., Director de Ciencia de Datos en Day Zero Diagnostics y autor principal del estudio, compartió su triunfo convincente al lograr predicciones altamente precisas de la sensibilidad y resistencia a los antibióticos a partir de muestras clínicas de sangre directas. Este avance subraya el potencial de los diagnósticos rápidos basados en el aprendizaje automático para transformar el tratamiento, disminuir las estadías hospitalarias y salvar vidas.
Si bien los investigadores piden más investigaciones considerando el tamaño limitado de la muestra del estudio, los hallazgos prometen influir significativamente en los resultados de los pacientes en medio de la creciente amenaza de la resistencia antimicrobiana y la necesidad urgente de un diagnóstico y tratamiento rápido de las infecciones sanguíneas. La investigación fue respaldada en parte por CARB-X, una asociación global que financia la innovación para contrarrestar bacterias resistentes a antibióticos.