Científicos de la Universidad de Monash y del IdISBa han publicado un estudio que utiliza la ciencia de datos avanzada para describir y predecir cuándo puede surgir algún tipo de resistencia a los antibióticos durante el tratamiento de una infección bacteriana.

Este proceso lo han conseguido basándose únicamente en el conocimiento de las mutaciones de resistencia bacteriana preexistentes.

El desarrollo de medicamentos para tratar las múltiples infecciones, no puede seguir el ritmo del aumento de la resistencia a los antimicrobianos, por lo que existe una necesidad acuciante de encontrar nuevas formas de predecir la aparición de la resistencia a los antibióticos durante el tratamiento para garantizar que la dosis sea la correcta y que el fármaco funcione con la mayor eficacia posible.

Los investigadores de la Universidad de Monash (Melbourne) se centraron en el antibiótico «meropenem», que se administra por vía intravenosa para tratar una serie de infecciones bacterianas graves como la meningitis, la neumonía o la sepsis.

En el estudio, que ha sido publicado en la revista Clinical Microbiology and Infection, el equipo científico desarrolló el primer modelo de farmacología de sistemas cuantitativos (QSP) para describir y predecir la resistencia al «meropenem», en siete cepas de la bacteria Pseudomonas aeruginosa, un patógeno asociado a la resistencia a los antibióticos y a una elevada mortalidad en pacientes inmunodeprimidos.

QSP: farmacología de sistemas cuantitativos

La QSP es una disciplina dentro de la investigación biomédica, que utiliza modelos informáticos para describir las interacciones entre un fármaco y una enfermedad. En este caso, el modelo QSP describe y predice el curso temporal completo del crecimiento bacteriano, la eliminación de bacterias y la resistencia a los antibióticos en cada una de las siete cepas de Pseudomonas aeruginosa que presentaban diversas características bacterianas preexistentes, incluidas mutaciones de resistencia.

La coautora principal, Dra. Cornelia Landersdorfer, del Instituto Monash de Ciencias Farmacéuticas (MIPS) de Australia afirmó que el modelo QSP representa un avance sustancial en comparación con la forma en que los científicos intentan actualmente medir la actividad variable de los antibióticos a lo largo del tiempo tras su administración.

«La relación entre el antibiótico, las características bacterianas y la aparición de resistencias durante el tratamiento es complicada, lo que significa que puede ser difícil acertar con los regímenes de dosificación», explica la Dra. Landersdorfer.

El doctor Oliver, coautor principal del estudio e investigador del Instituto de Investigación Sanitaria Illes Balears (IdISBa) y del Hospital Universitario Son Espases, destaca: «Hasta donde sabemos, ningún estudio anterior ha utilizado un enfoque experimental y de modelización integrado para investigar los regímenes de meropenem en el contexto de diferentes mecanismos de resistencia, utilizando un panel de mutantes bacterianos resistentes.»  Pseudomonas aeruginosa posee una gran capacidad para la aparición de resistencias durante el tratamiento con antibióticos y se encuentra entre los principales patógenos causantes de muertes asociadas a la resistencia a los antimicrobianos en todo el mundo.

«El antibiótico meropenem se utiliza habitualmente contra Pseudomonas aeruginosa. Tradicionalmente, se han utilizado índices farmacocinéticos/farmacodinámicos en un intento de relacionar las concentraciones de antibiótico tras iniciar el tratamiento con la respuesta bacteriana, y de informar sobre la dosificación. Sin embargo, este método no capta el curso temporal completo de la exposición al antibiótico y la subsiguiente respuesta bacteriana, y no tiene en cuenta importantes características bacterianas preexistentes, incluidas las mutaciones, que pueden influir en la aparición de resistencias», señaló la doctora Landersdorfer.

«En cambio, los modelos QSP describen y predicen el curso temporal completo del crecimiento bacteriano y la aparición de resistencias». La Dra. Landersdorfer concluye: «Esta investigación ofrece un posible enfoque de futuro que permite optimizar la terapia antibiótica en función de las características de la cepa bacteriana causante de la infección».

El estudio ha sido financiado por una subvención de NHMRC Ideas grant and Centre for Research Excellence.

Estudio completo:

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