الذكاء الاصطناعي يكتشف أفضل جداول العلاج بالمضادات الحيوية

طور باحثو عيادة كليفلاند نموذجاً جديداً للذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد أفضل مجموعة وجدول زمني لاستخدامه عند وصف الأدوية لعلاج العدوى البكتيرية، وذلك بعد تحديد مدى سرعة نمو البكتيريا في ظل اضطرابات معينة.

 وقام فريق البحث بقيادة الدكتور جاكوب سكوت، ومختبره في القسم النظري لأمراض الدم والأورام الانتقالية، بنشر النتائج التي توصلوا إليها في مجلة الأكاديمية الوطنية للعلوم.

فاىدة المضادات الحيوية

يعود الفضل للمضادات الحيوية في زيادة متوسط العمر بما يقرب من عشر سنوات، حيث أدى العلاج إلى خفض معدلات الوفيات بسبب المشكلات الصحية التي نعتبرها الآن بسيطة، مثل بعض الجروح والإصابات.

عصر ما بعد المضادات الحيوية

 لكن  المضادات الحيوية لم تعد تعمل بشكل جيد كما كانت في السابق، ويعود ذلك جزئياً إلى انتشار استخدامها على نطاق واسع.

اقرأ المزيد : المضادات الحيوية تعزز بقاء البكتيريا لفترة أطول في الجسم

ويوضح الدكتور سكوت: "تتفق الوكالات الصحية في جميع أنحاء العالم على أننا ندخل عصر ما بعد المضادات الحيوية، إذا لم نغير طريقة تعاملنا مع البكتيريا، فسوف يموت عدد أكبر من الناس بسبب العدوى المقاومة للمضادات الحيوية مقارنة بالسرطان بحلول عام 2050".

تطور البكتيريا وعدم فعالية المضادات الحيوية

تتكاثر البكتيريا  بسرعة، وتنتج بكتيريا متحولة، ويعطي الإفراط في استخدام المضادات الحيوية فرصة للبكتيريا للتدرب على صنع طفرات تقاوم العلاج، ومع مرور الوقت، تقتل المضادات الحيوية جميع البكتيريا الحساسة، تاركة وراءها فقط الطفرات الأقوى التي لا تستطيع المضادات الحيوية قتلها.

استراتيجية جديدة للقضاء على البكتيريا

إحدى الاستراتيجيات التي يستخدمها الأطباء لتحديث الطريقة التي نعالج بها الالتهابات البكتيرية هي دورة المضادات الحيوية، حيث يستخدم مقدمو الرعاية الصحية مجموعة مختلفة من المضادات الحيوية خلال فترات زمنية محددة، وهذا التبديل بين الأدوية المختلفة يمنح البكتيريا وقتاً أقل لتطوير مقاومة لأي فئة من المضادات الحيوية، وعملية التبديل هذه يمكنها أن تجعل البكتيريا أكثر عرضة للمضادات الحيوية الأخرى.

استخدام الذكاء الاصطناعي في القضاء على الجراثيم القاتلة

يستخدم المؤلف المشارك في الدراسة، الدكتور جيف مالتاس، وباحث ما بعد الدكتوراه في عيادة كليفلاند، نماذج حاسوبية للتنبؤ بكيفية تأثير مقاومة البكتيريا لمضاد حيوي واحد على جعلها أضعف أمام مضاد حيوي آخر لمعرفة ما إذا كانت النماذج المبنية على البيانات يمكنها التنبؤ بأنظمة تدوير الأدوية التي تقلل من مقاومة المضادات الحيوية وتزيد من قابلية المضادات الحيوية إلى الحد الأقصى، على الرغم من الطبيعة العشوائية لكيفية تطور البكتيريا.

قام الباحثون بتطبيق تقنية التعلم المعزز على نموذج دورة الدواء، حتى يستطيع الكمبيوتر التعلم من أخطائه ونجاحاته لتحديد أفضل استراتيجية لإكمال المهمة، وهذه الدراسة هي من بين أولى الدراسات التي طبقت تقنية التعلم المعزز لتطوير طريقة استخدام المضادات الحيوية.

تمكن الذكاء الاصطناعي  من اكتشاف خطط دورة المضادات الحيوية الأكثر فعالية لعلاج سلالات متعددة من الإشريكية القولونية ومنع مقاومة الأدوية، وأكدت الدراسة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يدعم اتخاذ القرارات المعقدة مثل حساب جداول العلاج بالمضادات الحيوية.