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Künstliche Intelligenz findet rettendes Antibiotikum

11.01.2022

Ein Computeralgorithmus identifiziert Antibiotika, die bei einer Infektion mit multiresistenten Keimen noch wirken. Das Universitätsspital Basel und das in Basel ansässige Departement Biosysteme der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich werden ihre neue Methode demnächst in einer klinischen Studie testen.

Studienleiter Prof. Adrian Egli mit seiner Mitarbeiterin Aline Cuénod in der Labormedizin des Universitätsspitals Basel (Bild: USB)

Forschende des Universitätsspitals Basel (USB) und das Departement Biosysteme der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) in Basel setzen neuartige Computeralgorithmen im Kampf gegen antibiotikaresistente Bakterien ein. Durch ihre neue Methode lassen sich Merkmale von Antibiotikaresistenzen bei Keimen bereits 24 Stunden früher ermitteln. So steht früher fest, welches Antibiotikum noch helfen kann. Die Kantone Basel-​Stadt und Basel-​Landschaft haben diese Forschungsarbeit finanziell unterstützt.

„Die Zeit bis zur optimalen Therapie kann bei einem schweren Infekt über Leben und Tod entscheiden. Eine schnelle und genaue Diagnostik ist hier enorm wichtig“, wird Professor Adrian Egli, Leiter der Klinischen Bakteriologie und Studienleiter am USB, in einer Medienmitteilung zitiert.

Grössere klinische Studie wird folgen

Das Studienteam hat 300’000 Massenspektromie-Daten von einzelnen Bakterien aus vier Laboren in der Nordwestschweiz mit den Resultaten der Antibiotikaresistenz-Testungen aus dem Labor verknüpft. „Intelligente Computeralgorithmen suchen in den Daten nach Mustern, die Bakterien mit und ohne Resistenz voneinander unterscheiden», erklärt Caroline Weis, Doktorandin am Departement für Biosysteme an der ETH Zürich in Basel und Erstautorin der Studie.

Die Forschenden veröffentlichten die Methode in der jüngsten Ausgabe des Fachmagazins „Nature Medicine“. Nun muss sie im Spitalalltag in einer grösseren klinischen Studie bestätigt werden. Sie wird am USB bereits geplant.

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