Framgang mot optimale medisinske behandlingar, forskarar ved Cleveland Clinic har gjort eit gjennombrot ved bruk av kunstig intelligens. Dei har skapt ein AI-modell som er flink til å formulere dei mest effektive strategiane for å gi antibiotika for å hindre bakterieinfeksjonar, med fokus på veksten til bakteriane under ulike forhold. Dette merkbare arbeidet, leia av Dr. Jacob Scott sitt team frå Teoridivisjonen for Translasjonell Hematologi og Onkologi, vart presentert i ein nyleg utgåve av Proceedings of the National Academy of Sciences.
Antibiotika har betydeleg forlenga gjennomsnittleg levetid i USA med omtrent eit tiår, og har overvunne det som ein gong var livstrugande skadar og infeksjonar. Likevel, effektiviteten er på veg ned grunna overbruk, noko som har ført til ei auka mengd antibiotikaresistente bakterier. Dr. Scott understrekar at det er avgjerande å ta i bruk nye metodar for å handtere bakterieinfeksjonar sidan antibiotikaresistens er ei stor trugsel som potensielt kan overskygge kreftdødsfall innan 2050.
Rask bakteriereplikasjon, som inkluderer generering av resistente mutantar, er ei stor utfordring i behandling. Antibiotikacykling opptrer som ei lovande motstrategi, der helsetenesta vekselvis brukar ulike antibiotika for å redusere utviklinga av bakterieresistens. Likevel manglar det standardprotokollar for denne praksisen på helsetenesta si side.
For å utforske metodar for å forbetre denne antibiotikacyklingprosessen, brukte Davis Weaver, Ph.D., ein medisinstudent og førsteforfattar, og Jeff Maltas, Ph.D., ein postdoktorforskar, datamodellar og forsterkningslæring. Denne teknikken brukar prøving og feiling for å finpusse AI-modellens beslutningsevner. Forskinga deira viser at AI kan utmerke seg i å lage intrikate antibiotikagivingsplanar med variasjonar i menneskemålingar, og likevel få fram truverdige resultat.
Teamet si AI viste ferdigheitar i å lage effektive antibiotikacyklingordningar mot ulike E. coli-stammer medan det hindrar resistens. Utanom individuell pasientbehandling har denne modellen potensial til å guide behandlingsprotokollar for infeksjon på sjukehusnivå. Forskarane er også interesserte i å utvide denne AI si applikasjon for å motkjempe behandlingsresistens i sjukdommar utover bakterieinfeksjonar, noko som gir von om handtering av medisinsk motstandsdyktig kreft i framtida.
Viktige spørsmål og svar:
– Kvifor blir tilnærminga til AI for antibiotikareseptar rekna som nyskapande?
Tilnærminga til AI er nyskapande fordi den inkorporerer datamodellar og forsterkningslæring for å optimalisere antibiotikacyklingstrategiar, noko som er eit steg fram frå dei mindre systematiske metodane som er i bruk no. Dette hjelper med å finne dei mest effektive måtane å veksl…