КРАСИМИРА ЗАХАРИЕВА: НАУЧЕН ОБЗОР: Антимикробна резистентност и видово определяне на микробни патогени посредством алгоритми за изкуствен интелект
Антимикробната резистентност (АМР) е способността на микроорганизмите да устояват на антимикробното лечение, което представлява глобално предизвикателство, заплашващо ефективната превенция и лечение на инфекциозните заболявания и увеличаващо обхвата на инфекциите, причинени от бактерии и други патогенни микроорганизми. В клиничната практика бързото и надеждно идентифициране на потенциални патогени е от изключително значение за своевременното започване на подходящо антимикробно лечение. През последните десетилетия MALDI-TOF MS (matrix assisted laser desorption ionization-time of flight mass spectrometry) и краткото време на изпълнение и резултат революционизира клиничната диагностика със способността си за бързо, надеждно и рентабилно видово идентифициране на катиони, както и с потенциала си за рационализиране на тестването за антимикрокробна чувствителност. Многобройни проучвания показват, че MALDI-TOF MS надминава конвенционалните диагностични методи от гледна точка на цена, скорост и точност при определяне на микробиалните видове. Конвенционалните фенотипни диагностични методи, като антимикробен градиент и диск дифузионен тест, изискват до 48 часа и струват около 100 долара, докато MALDI-TOF MS може да предостави информация за патогена в рамките на минути от 24 часова култура на цената на няколко долара.
MALDI-TOF MS е революционизирала микробиологията чрез улесняване на процеса по прецизна и бърза видова идентификация.
Фиг. 1: Принцип на процеса на MALDI-TOF MS
Напоследък техниките и алгоритмите за изкуствен интелект (machine learning) се използват все по-често, за да се използва максимално информацията, съдържаща се в MALDI-TOF мас спектрите, с крайната цел да се прецизира идентификацията на видовете и да се рационализира определянето на антимикробната резистентност.