Criza antibioticelor a devenit o realitate palpabilă în spitale, nu doar un termen tehnic sau o problemă ce ține de rapoarte și conferințe specializate. În unitățile de sănătate din întreaga lume, medicamentele din linia de față în tratarea infecțiilor grave devin din ce în ce mai puțin eficiente, iar riscurile asociate intervențiilor uzuale se intensifică. Infecțiile rezistente la tratament nu mai sunt o problemă de viitor, ci un flagel prezent în spital, unde se înregistrează cazuri tot mai frecvente de bacterii care refuză antibioticele tradiționale. Iar această situație se agravează, în timp ce industria farmaceutică produce din ce în ce mai puține antibiotice cu adevărat noi, din cauza costurilor uriașe și a unor modele de profit mai puțin atractive.

Protecția viitorului începe cu inteligența artificială

Din această perspectivă, AI-ul (inteligența artificială) devine o armă crucială în lupta cu supermicrobii. Dezvoltarea de noi antibiotice a fost, până acum, un proces lent și costisitor, bazat pe testarea manuală a bibliotecilor de compuși chimici și optimizări longitudinale. Însă, acum, tehnologiile avansate pot accelera dramatic această etapă critică, acționând ca un generator de molecule inovatoare. Modelele generative pot propune structuri moleculare care nu există în baze de date, iar alte sisteme pot estima rapid proprietăți esențiale, precumactivitatea antimicrobiană sau riscul de toxicitate.

Un exemplu notabil vine din cercetarea de ultimă oră realizată la MIT, unde echipa a dezvoltat un cadru bazat pe AI pentru crearea de antibiotice complet noi. Sistemul nu se limitează la recomandări din biblioteci existente, ci poate genera și evalua molecule inedite, sortând cele mai promițătoare pentru sinteză și testare. În cazul bacteriilor rezistente precum MRSA sau Neisseria gonorrhoeae, AI-ul a dus la identificarea unor compuși cu activitate antibacteriană fără efecte adverse asupra celulelor umane. Rezultatele sunt promițătoare, semnalând o posibilă reducere a timpului și a costurilor pentru identificarea de noi medicamente.

Optimizați dozele, salvați vieți

Pe lângă descoperirea de noi substanțe, AI-ul are potențial și în îmbunătățirea terapiei deja existente, un aspect la fel de vital în lupta contra infecțiilor grave. În cazul pacienților cu sepsis, o formă acută de infecție extrem de dificil de gestionat, doza corectă de antibiotic poate face diferența între viață și moarte. Problema este că, în aceste situații, variabilitatea organismului uman face dificilă aplicarea unor scheme standard de tratament, fapt care crește riscul atât de subdozare, cât și de supradozare.

În acest context, un studiu recent a propus dezvoltarea unor modele de învățare automată menite să estimeze aproape instantaneu nivelurile de antibiotice din sânge, pe parcursul tratamentului. Aceasta metodă promite să înlocuiască, cel puțin parțial, procedura de monitorizare terapeutică a concentrațiilor, care, deși de referință, nu este accesibilă în toate spitalele și nici perfectă în primele ore critice. Implementată într-un spital din Germania, această soluție ar putea duce la personalizarea tratamentului în timp real, reducând riscurile și crescând șansele de recuperare.

Limitele și provocările AI-ului în medicină

Cu toate aceste perspective entuziasmante, trebuie menționat că AI-ul nu dispensează de complexitatea biologică. În procesul de descoperire a medicamentelor, corpul uman și mediul său reprezintă ecosisteme mult mai complicate decât simplele lumi ale testelor in vitro. Mulți candidați la antibiotice generate de AI pot eșua ulterior din cauza problemelor de siguranță sau biodisponibilitate, ceea ce face ca aceste tehnologii să fie considerate mai mult un suport în fazele timpurii, decât o soluție complet autonomă.

De asemenea, în utilizarea clinică, calitatea și completitudinea datelor devin elemente critice. Incompletețea fișei pacientului, variabilitatea măsurătorilor și interpretarea limitată a recomandărilor generate de AI pot reduce la zero avantajele promise. În acest sens, dezvoltatorii de astfel de sisteme subliniază necesitatea unei implementări simple, transparente și ușor de utilizat de clinicieni.

Timpul ne va spune dacă aceste tehnologii vor reuși să schimbe cu adevărat paradigma tratamentului antimicrobian. Însă, în fața unei amenințări globale precum rezistența bacteriană, orice metodă care leagă rapid descoperirea de vaccinări și optimizarea tratamentului în timp real devine nu doar interesantă, ci și esențială pentru sănătatea publică a secolului XXI.