Científics de la Universitat de Monash i de l’IdISBa han publicat un estudi que utilitza la ciència de dades avançada per a descriure i predir quan pot sorgir algun tipus de resistència als antibiòtics durant el tractament d'una infecció bacteriana.
Aquest procés l'han aconseguit basant-se únicament en el coneixement de les mutacions de resistència bacteriana preexistents.
El desenvolupament de medicaments per a tractar múltiples infeccions, no pot seguir el ritme de la creixent resistència als antimicrobians, per la qual cosa existeix una necessitat apressant de trobar noves maneres de predir l'aparició de la resistència als antibiòtics durant el tractament per a garantir que la dosi sigui la correcta i que el fàrmac funcioni amb l'eficàcia més gran possible.
Els investigadors de la Universitat de Monash (Melbourne) es van centrar en l'antibiòtic «meropenem», que s'administra per via intravenosa per a tractar una sèrie d'infeccions bacterianes greus com la meningitis, la pneumònia o la sèpsia.
En l'estudi, que ha estat publicat en la revista Clinical Microbiology and Infection, l'equip científic va desenvolupar el primer model de farmacologia de sistemes quantitatius (QSP) per a descriure i predir la resistència al «meropenem», en set ceps del bacteri Pseudomonas aeruginosa, un patogen associat a la resistència als antibiòtics i a una elevada mortalitat en pacients immunodeprimits.
QSP: farmacologia de sistemes quantitatius
La QSP és una disciplina dins de la recerca biomèdica, que utilitza models informàtics per a descriure les interaccions entre un fàrmac i una malaltia. En aquest cas, el model QSP descriu i prediu el curs temporal complet del creixement bacterià, l'eliminació de bacteris i la resistència als antibiòtics en cadascun dels set ceps de Pseudomonas aeruginosa que presentaven diverses característiques bacterianes preexistents, incloses mutacions de resistència.
Consulta aquí l'estudi complet.
[Font: IdISBa. 08/08/2024]
[Foto: NIH Image Gallery / Bacterial biofilm / CC BY-NC 2.0]
