Day Zero Diagnostics onthult snelle op AI gebaseerde test voor de analyse van bacteriële genomen
Day Zero Diagnostics heeft een belangrijke sprong voorwaarts gemaakt in de strijd tegen bloedinfecties met de ontwikkeling van Keynome gAST. Deze test maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om de diagnose van sepsis te versnellen door direct het bacteriële genoom van patiëntenmonsters te analyseren. Tijdens de ASM Microbe-conferentie benadrukken onderzoekers het potentieel van de test om de behandelsresultaten drastisch te verbeteren en de sterftecijfers te verlagen.
Snelle en nauwkeurige diagnostiek is cruciaal
Bloedinfecties zijn een kritisch gezondheidsprobleem, met meer dan 1,7 miljoen ziekenhuisopnames en 350.000 sterfgevallen per jaar alleen al in de Verenigde Staten. Een vroege en nauwkeurige diagnose is essentieel, gezien het risico op overlijden aanzienlijk toeneemt bij elke vertraging in de effectieve behandeling. Helaas kunnen standaard diagnostische methoden die gebaseerd zijn op kweekgroei enkele dagen duren, waardoor artsen vaak genoodzaakt zijn om breed-spectrum antibiotica voor te schrijven zonder een precieze diagnose, wat minder effectief en mogelijk schadelijk kan zijn.
Innovatieve AI-benadering in diagnose
Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie omzeilt de Keynome gAST de noodzaak van kweekgroei en analyseert het volledige bacteriële genoom dat rechtstreeks uit bloedmonsters van patiënten is geëxtraheerd. Voorlopige bevindingen, gebaseerd op monsters genomen uit vier ziekenhuizen in de omgeving van Boston, suggereren dat machine learning-algoritmen autonoom resistentie- en gevoeligheidsfactoren kunnen identificeren uit een grote database van meer dan 75.000 bacteriële genomen en 800.000 resultaten van antibiotica-gevoeligheidstests.
Een doorbraak in de behandeling van bloedinfecties met machine learning
In tegenstelling tot traditionele methoden die gericht zijn op bekende resistentiegenen, bieden de machine learning-algoritmen van het nieuwe platform snelle en nauwkeurige voorspellingen van antibioticaresistentie, wat een revolutie teweegbrengt in de diagnose en behandeling van bloedinfecties.
Toekomstige richtingen en implicaties
Jason Wittenbach, Ph.D., Director of Data Science bij Day Zero Diagnostics en hoofdauteur van de studie, deelde hun indrukwekkende succes in het behalen van zeer nauwkeurige voorspellingen van antibiotica gevoeligheid en resistentie uit directe klinische bloedmonsters. Deze doorbraak onderstreept het potentieel van snelle, op machine learning gebaseerde diagnostiek om de behandeling te transformeren, het aantal ziekenhuisopnames te verminderen en levens te redden.
The source of the article is from the blog anexartiti.gr