Coopération scientifique, Institut français d’Israël. « Les prescriptions antibiotiques ».

Si les antibiotiques sont essentiels pour soigner les infections bactériennes, leur utilisation massive favorise le développement de bactéries résistantes, posant aujourd’hui un véritable enjeu de santé publique. C’est dans ce contexte que des chercheurs du Technion et du centre Maccabi KSM Research and Innovation Center ont développé un algorithme de prescription d’antibiotiques personnalisée qui permet de réduire de moitié le risque d’émergence de la résistance aux antibiotiques.

Dans le cadre de cette étude publiée dans la revue Science en février 2022, les scientifiques se sont intéressés à deux infections bactériennes courantes – les infections urinaires et les infections des plaies. En ayant recours à des techniques de séquençage génomique et à une analyse par apprentissage automatique des dossiers des patients, ils ont découvert que l’émergence de la résistance induite par le traitement pouvait être prédite et minimisée au niveau individuel.

Les chercheurs ont alors étudié comment les antécédents de chaque patient pouvaient être utilisés pour identifier l’antibiotique le plus adapté, qui serait capable de traiter l’infection bactérienne du patient tout en minimisant l’émergence future d’une antibiorésistance. Ils sont ainsi parvenus à développer un algorithme basé sur l’histoire médicale du patient, ainsi que sur des données démographiques telles que l’âge et le sexe du patient, permettant d’aboutir à des prescriptions d’antibiotiques personnalisées pour chaque patient.

Auteure : Auriane Djian, chargée de mission scientifique au sein du Service de coopération scientifique et universitaire de l’Institut français d’Israël.

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Source : https://www.technion.ac.il/en/2022/02/ai-machine-learning-antibiotics-resistance-kishony-maccabi/

En savoir plus : https://www.science.org/doi/10.1126/science.abg9868