Publicidad
Publicidad

Un algoritmo predice la susceptibilidad antibacteriana con elevada fiabilidad

Basado en cambios en el movimiento de las bacterias, su aplicación es sencilla, rápida y de bajo coste.

27/10/2020

Un equipo investigador de la Universidad Estatal de Pennsylvania ha diseñado un algoritmo basado en Machine Learning, capaz de predecir la susceptibilidad microbiana a los antibióticos con la misma fiabilidad que los métodos tradicionales pero a una velocidad sustancialmente mayor. Aida Ebrahimi, Profesor de Ingeniería Eléctrica y director del estudio, afirma ...

Un equipo investigador de la Universidad Estatal de Pennsylvania ha diseñado un algoritmo basado en Machine Learning, capaz de predecir la susceptibilidad microbiana a los antibióticos con la misma fiabilidad que los métodos tradicionales pero a una velocidad sustancialmente mayor.

Aida Ebrahimi, Profesor de Ingeniería Eléctrica y director del estudio, afirma que uno de los principales problemas de los métodos de determinación de susceptibilidad actuales es la necesidad de equipamientos pesados y costosos, lo que limita su uso en lugares con pocos recursos. Además, estas técnicas suelen requerir marcajes que encarecen el coste y pueden interferir con los antibióticos.

A esto se añade su incapacidad de predecir la potencial capacidad de la bacteria de adaptarse gradualmente al antibiótico. El nuevo método salva todas estas limitaciones gracias al análisis de imágenes que captan los cambios de movimiento en respuesta al antibiótico.

Ebrahimi asegura que las concentraciones inhibitorias mínimas de la ampicilina y de la gentamicina pueden ser predichas con elevada fiabilidad por este método en una cepa estándar de Escherichia coli en tan solo 1 hora, tiempo que se encuentra en claro contraste con las 6 horas necesarias con el método actualmente aprobado por la FDA.

Publicidad
Publicidad
Nuestros Podcasts