Los científicos del Instituto Nara de Ciencia y Tecnología en Japón han ideado un método para determinar rápidamente la susceptibilidad a los antibióticos de una muestra bacteriana, como una muestra de un paciente de una herida infectada que no cicatriza. La técnica se basa en la citometría de impedancia, que implica un análisis de células individuales de alto rendimiento de las células bacterianas. El sistema de impedancia mide las propiedades dieléctricas de las celdas a medida que fluyen a través del dispositivo y puede evaluar hasta 1000 celdas por minuto.
El uso del aprendizaje automático para determinar las diferencias en las propiedades dieléctricas entre muestras tratadas con antibióticos y muestras no tratadas permitió a los investigadores identificar la susceptibilidad de las bacterias a un antibiótico determinado en tan solo dos horas después del tratamiento.
Las bacterias resistentes a los antibióticos son cada vez más comunes y las consecuencias para nuestra atención sanitaria serán profundas. Los procedimientos quirúrgicos de rutina podrían estar plagados de riesgos y las infecciones simples podrían convertirse en problemas más graves sin medicamentos disponibles para combatirlas. Sin embargo, afortunadamente, todavía no hemos llegado a esta etapa y todavía tenemos tiempo para prolongar la utilidad de nuestro arsenal de antibióticos existente. En este contexto, utilizar el antibiótico correcto es importante para lograr el resultado deseado del tratamiento y también para reducir la probabilidad de que se desarrolle aún más resistencia.
Es mejor obtener una lectura de la susceptibilidad a los antibióticos de las bacterias que causan problemas a un paciente en particular rápidamente para que el paciente pueda aprovechar el tratamiento correcto lo antes posible. Sin embargo, los enfoques actuales para lograrlo pueden llevar demasiado tiempo. "A menudo, los resultados de susceptibilidad se necesitan mucho más rápido de lo que pueden proporcionar las pruebas convencionales", dijo Yaxiaer Yalikun, investigador involucrado en el estudio. "Para abordar esto, desarrollamos una tecnología que puede satisfacer esta necesidad".
La nueva tecnología implica el uso de citometría de impedancia para medir las propiedades dieléctricas de las bacterias. Estas propiedades cambiarán bastante rápidamente al entrar en contacto con un antibiótico al que las bacterias son susceptibles. Los investigadores dividieron la muestra bacteriana en dos y trataron una de estas muestras con un antibiótico antes de analizar por separado las bacterias tratadas y los controles no tratados. Luego, un algoritmo de aprendizaje automático aprende las características de las bacterias no tratadas y determina si hay algo diferente con las células tratadas.
"Aunque hubo un error de identificación de menos del 10% en nuestro trabajo, hubo una clara discriminación entre células susceptibles y resistentes dentro de las dos horas posteriores al tratamiento con antibióticos", dijo Yoichiroh Hosokawa, otro investigador involucrado en el estudio.
Estudio en la revista Sensors and Actuators: B. Chemical : sistema de impedancia basado en aprendizaje automático para el reconocimiento en tiempo real de bacterias susceptibles a los antibióticos con citometría paralela
