La aparición y propagación de formas de la enfermedad resistentes a los medicamentos ha complicado el control de la tuberculosis (TB) en muchos entornos, una patología que sigue siendo una de las diez principales causas de muerte en todo el mundo con más de 1,3 millones de muertes notificadas en 2020.

Una clase crítica de antibióticos para el tratamiento de la TB resistente a medicamentos son las fluoroquinolonas, que forman la columna vertebral de la mayoría de los regímenes de TB en este marco. Sin embargo, las cepas de TB han evolucionado para volverse resistentes a las fluoroquinolonas, lo que socava la eficacia de los regímenes de tratamiento que incluyen esa clase de antibiótico.

Las mejores opciones de tratamiento para pacientes esta patología pasan por el uso de pruebas de susceptibilidad a los fármacos, que pueden determinar fenotípicamente la eficacia de los antibióticos contra una cepa de TB en particular. Sin embargo, estas pruebas son escasas en entornos de bajos recursos y alta carga, lo que significa que las personas en estas regiones no pueden recibir el tratamiento especializado que mejor puede tratar su TB. Además, aunque estén disponibles, las pruebas fenotípicas pueden tardar hasta 12 semanas en dar resultados.

El profesor asistente de Política de Salud Reza Yaesoubi y un equipo de investigadores de la Escuela de Salud Pública de Yale (EEUU) han trabajado en modelos para predecir la resistencia a las fluoroquinolonas, lo que podría acelerar el proceso de brindar una atención óptima con respecto a esta patología.

"Una de las principales ventajas de estos modelos predictivos es que se pueden implementar en el punto de atención para permitir que los médicos optimicen el régimen de tratamiento mientras esperan el resultado de las pruebas de susceptibilidad a los medicamentos, que pueden demorar hasta 12 semanas", según Yaesoubi.

A través de rigurosos análisis y pruebas, los investigadores encontraron que el nuevo modelo tenía un beneficio neto estadísticamente mayor al designar el tratamiento apropiado para pacientes con TB resistente a los medicamentos.

"Estos hallazgos abren la vía a un sistema que permitirá un mejor tratamiento de los pacientes con TB. De cara al futuro, esperamos expandir el modelo para incluir otras regiones con escasez de recursos y alta carga", concluyó el experto.