La aplicación de la inteligencia artificial en la investigación médica no es nueva. Por ejemplo, ya se le usa con éxito en la búsqueda de nuevos medicamentos. Ahora, investigadores de la Universidad de Cambridge han ido un paso más allá. Desarrollaron una solución de machine learning (aprendizaje automático) capaz de identificar bacterias resistentes a los antibióticos.
La bacteria elegida fue la causante de la salmonelosis (Salmonella Typhimurium), una infección gastrointestinal bastante común. Si bien la enfermedad es normalmente curable con antibióticos como el ciprofloxacino, el microbio está desarrollando resistencia, lo cual complica el tratamiento.
Las pruebas tradicionales para identificar bacterias resistentes consisten tomar muestras de sangre o heces y realizar cultivos bacterianos en presencia del antibiótico. Normalmente requieren al menos 24 horas.
Con el objetivo de reducir el tiempo que toma identificar bacterias resistentes, los investigadores diseñaron un algoritmo de machine learning entrenado para reconocer características específicas delatoras de la resistencia del microbio a los medicamentos.
Velocidad al identificar las bacterias resistentes
De acuerdo con los resultados publicados en la revista Nature, el algoritmo pudo identificar bacterias resistentes en tan sólo seis horas. El artículo detalla que las cepas de S. Typhimurium resistentes a la ciprofloxacina tienen varias diferencias detectables en comparación con las susceptibles al antibiótico. Ahí destaca otra ventaja del algoritmo: su precisión, mayor incluso que la de los expertos humanos. Para lograrlo, se vale del análisis de imágenes de microscopía con un nivel de detalle inalcanzable para los ojos.
Sin embargo, pese a las ventajas en precisión y tiempo del nuevo algoritmo, difundir su uso no será sencillo. El principal impedimento, señala el artículo, es que sería demasiado complejo y costoso implementarlo en la mayoría de los laboratorios clínicos. La razón: la resolución requerida para las imágenes es muy alta.
Sin embargo, previendo que en un futuro próximo las ventajas de identificar bacterias resistentes a partir de unos cuantos parámetros de su forma y estructura esté al alcance de más laboratorios, los autores del estudio se proponen continuar con la investigación. Para ello estudiarán otras bacterias además de S. Typhimurium con el propósito de acelerar y simplificar el proceso de tipificación.