Método revolucionario de Oxford ofrece un avance en la detección rápida de la resistencia antimicrobiana
- La rápida detección de RAM en Oxford: 10 veces más rápido con aprendizaje profundo en células bacterianas.
- El método innovador ofrece una precisión del 80% en 30 minutos para tomar decisiones precisas sobre el tratamiento de enfermedades infecciosas.
- Los investigadores de Oxford buscan escalar y acelerar su innovación para abordar la amenaza global del aumento de la resistencia antimicrobiana.
En un paso significativo hacia la lucha contra la resistencia antimicrobiana (RAM), los investigadores de la Universidad de Oxford han presentado un método pionero que promete detectar la RAM al menos diez veces más rápido que los enfoques clínicos convencionales.
Este avance, aclamado como un posible cambio de juego en el campo de la salud pública, aborda una preocupación global destacada por la Organización Mundial de la Salud (OMS).
La Organización Mundial de la Salud ha identificado la RAM como una de las principales amenazas globales para la salud pública, subrayando la urgencia de desarrollar soluciones innovadoras. El proyecto Global Research on Antimicrobial Resistance reveló que la RAM provocó aproximadamente 1.3 millones de muertes solo en 2019, enfatizando la necesidad crítica de métodos de detección rápidos y precisos.
El modelo de aprendizaje profundo de Oxford: un cambio de paradigma en las pruebas de RAM
El equipo de investigación de Oxford empleó un modelo de aprendizaje profundo de última generación para analizar imágenes de células bacterianas de manera rápida y precisa. A diferencia de los métodos tradicionales que dependen del crecimiento de colonias bacterianas durante varios días, este enfoque de vanguardia ofrece resultados en 30 minutos.
El método mostró una tasa de precisión impresionante de al menos el 80% por célula en múltiples antibióticos, demostrando su versatilidad y fiabilidad.
Este método innovador, probado en una variedad de aislados clínicos de E. coli, tiene el potencial de revolucionar la respuesta a las enfermedades infecciosas. El Dr. Piers Turner, investigador postdoctoral en el Programa Oxford Martin sobre Pruebas de RAM, expresó optimismo sobre la capacidad de la innovación para permitir decisiones de tratamiento más precisas y oportunas.
La eficiencia de este método podría reducir significativamente los tiempos de tratamiento, minimizar los efectos secundarios y resultar adaptable a varias formas de bacterias y antibióticos.
A medida que avanza la investigación, el equipo de Oxford tiene como objetivo refinar y acelerar su método para su uso clínico. El objetivo general es mejorar la escalabilidad, reducir los tiempos de tratamiento y ampliar la aplicabilidad del modelo a diferentes bacterias y antibióticos. Este enfoque estratégico se alinea con la misión global de frenar el aumento de la RAM aprovechando la tecnología de vanguardia.
Semana mundial de la conciencia antimicrobiana: Destacando los esfuerzos colaborativos
El anuncio de este método innovador coincide con la Semana Mundial de la Conciencia Antimicrobiana (18 al 24 de noviembre de 2023). Esta iniciativa internacional se centra en el tema “Prevenir la Resistencia Antimicrobiana Juntos”, reuniendo a líderes y comunidades de varios sectores para unirse contra la resistencia y promover el uso responsable de los antimicrobianos.
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Brian Koome
Brian Koome cuenta con más de siete años de experiencia en la cobertura de blockchain y criptomonedas, habiendo estado activo en el sector desde 2017. Ha colaborado con publicaciones líderes, entre ellas BlockToday.com. Además, desarrolló el curso Ethereum 101 para BitDegree.org antes de unirse a Cryptopolitan como escritor a tiempo completo. Brian cubre guías perennes (EGs), análisis profundos, entrevistas y análisis de precios. Su enfoque en DeFi, innovación en blockchain y proyectos emergentes de criptomonedas deleita a los lectores.
