Son yıllarda küresel sağlık problemleri arasında önemli bir yer tutan ilaca dirençli enfeksiyonlar, yapay zeka teknolojisi ile çözüme kavuşuyor.
ABD’deki Tulane Üniversitesi’nden bilim insanları, Mycobacterium tuberculosis ve Staphylococcus aureus gibi bakterilerde antibiyotiklere karşı direnç geliştiren genetik mutasyonları tespit etmek için yeni bir yapay zeka tabanlı yöntem geliştirdi.
Bu devrim niteliğindeki teknik, Nature Communications dergisinde yayınlandı ve ilaca dirençli enfeksiyonların tedavisinde büyük umut vaat ediyor.
İlaçlara dirençli enfeksiyonlar, tedavi süreçlerinin zorluğu ve yüksek ölüm oranlarından dolayı dünya genelinde ciddi bir sorun haline gelmeye devam ediyor.
YENİLİKÇİ GRUP İLİŞKİLENDİRME MODELİ (GAM)
Bilim insanları, geliştirdikleri yeni yöntemde makine öğrenimi tabanlı bir Grup İlişkilendirme Modeli (GAM) kullanıyorlar.
GAM’ın amacı, ilaca dirençli genetik mutasyonları doğru bir şekilde belirlemek. GAM, mevcut bilgilere bağımlı olmayan bir yapıya sahip olduğu için diğer yöntemlerden daha esnek bir yapıya sahiptir.
Araştırmacılar, GAM modelini binlerce Mycobacterium tuberculosis suşu ve binlerce Staphylococcus aureus suşu üzerinde test ederek, dirençle ilişkili temel mutasyonları başarıyla tanımladılar.
Yapılan karşılaştırmalı analizler gösteriyor ki, GAM modeli Dünya Sağlık Örgütü’nün direnç veri tabanının doğruluk oranına eşit hatta bazı durumlarda bu oranı aşmaktadır.
Özellikle yanlış pozitif sonuçların sayısında önemli bir düşüş sağlandı. Yanlış pozitif sonuçlar, dirençli olmayan bakterilerin yanlışlıkla dirençli olarak tanımlanmasına ve gereksiz tedavilere sebep olabilmektedir.
Çalışmanın lider yazarı Julian Saliba, geliştirilen yöntemin doğru mutasyonları tespit ederek yanlış teşhis ve tedavi değişikliklerini engellediğini belirtti.
Bu yenilikçi yapay zeka tabanlı yaklaşım, ilaca dirençli enfeksiyonların önlenmesinde büyük bir adım olabilir.
