تشكل العدوى المقاومة للمضادات الحيوية، مثل بكتيريا السل والمكورات العنقودية الذهبية، تحديًا صحيًا عالميًا متزايدًا، ولكن دراسة حديثة من جامعة تولين الأمريكية قد تسهم في حل هذه المشكلة.
وطور الباحثون نموذجًا جديدًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مقاومة المضادات الحيوية بدقة أكبر، ما يعزز سرعة وكفاءة العلاج.
أظهرت الدراسة أن النموذج الجديد (GAM) يتفوق على الأساليب التقليدية في الكشف عن تحولات جينية مرتبطة بمقاومة الأدوية.
ويتميز هذا النموذج بقدرته على استكشاف التغيرات الجينية غير المعروفة سابقًا دون الحاجة إلى معرفة مسبقة، ما يجعله أكثر مرونة في مواجهة التطورات المستقبلية.
وقد طبق الباحثون النموذج على أكثر من 7000 سلالة من بكتيريا السل و4000 سلالة من المكورات العنقودية الذهبية، مما أتاح لهم تحديد الطفرات التي تسبب المقاومة للأدوية بشكل أكثر دقة مقارنة بالأساليب القديمة، كما ساعد النموذج في تقليل النتائج الإيجابية الكاذبة التي قد تؤدي إلى علاجات غير دقيقة.
يتمتع هذا الابتكار بإمكانات كبيرة في تطبيقات أخرى، مثل الكشف عن مقاومة المضادات الحيوية في الزراعة، ما يفتح المجال لتوسيع استخدامه في المستقبل لمواجهة التحديات الصحية العالمية بشكل أكثر فعالية.
