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 la major eficàcia 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.

La coautora principal, Dra. Cornelia Landersdorfer, de l'Institut Monash de Ciències Farmacèutiques (MIPS) d'Austràlia va afirmar que el model QSP representa un avanç substancial en comparació amb la forma en què els científics intenten actualment mesurar l'activitat variable dels antibiòtics al llarg del temps després de la seva administració.

«La relació entre l'antibiòtic, les característiques bacterianes i l'aparició de resistències durant el tractament és complicada, la qual cosa significa que pot ser difícil encertar amb els règims de dosificació», explica la Dra. Landersdorfer.

El doctor Oliver, coautor principal de l'estudi i investigador de l'Institut d’Investigació Sanitària Illes Balears (IdISBa) i de l'Hospital Universitari Són Espases, destaca: «Fins on sabem, cap estudi anterior ha utilitzat un enfocament experimental i de modelització integrat per a investigar els règims de meropenem en el context de diferents mecanismes de resistència, utilitzant un panell de mutacions bacterianes resistents.»  Pseudomonas Aeruginosa posseeix una gran capacitat per a l'aparició de resistències durant el tractament amb antibiòtics i es troba entre els principals patògens causants de morts associades a la resistència als antimicrobians a tot el món.

«L'antibiòtic meropenem s'utilitza habitualment contra Pseudomonas Aeruginosa. Tradicionalment, s'han utilitzat índexs farmacocinètics/farmacodinámicos en un intent de relacionar les concentracions d'antibiòtic després d'iniciar el tractament amb la resposta bacteriana, i d'informar sobre el dosatge. No obstant això, aquest mètode no capta el curs temporal complet de l'exposició a l'antibiòtic i la subsegüent resposta bacteriana, i no té en compte importants característiques bacterianes preexistents, incloses les mutacions, que poden influir en l'aparició de resistències», va assenyalar la doctora Landersdorfer.

«En canvi, els models QSP descriuen i prediuen el curs temporal complet del creixement bacterià i l'aparició de resistències». La Dra. Landersdorfer conclou: «Aquest estudi ofereix un possible enfocament de futur que permet optimitzar la teràpia antibiòtica en funció de les característiques del cep bacterià causant de la infecció».

L'estudi ha estat finançat per una subvenció de NHMRC Idees grant and Centri for Research Excellence.

Estudi complet: https://www.clinicalmicrobiologyandinfection.com/article/S1198-743X(24)00306-9/fulltext