Usando aprendizado de máquina para combater a coinfecção bacteriana COVID-19
Genes expressos diferencialmente entre a coorte de controle e o conjunto de treinamento positivo para SARS-CoV-2 (A) Gráfico de análise de componentes principais da coorte de controle e do conjunto de treinamento. Cada ponto de dados representa uma amostra individual do paciente. (B) Gráfico de vulcão de genes expressos diferencialmente entre a coorte de controle e o conjunto de treinamento. Cada ponto de dados representa um gene individual. Os genes selecionados pelo LASSO são aqueles selecionados pelo LASSO como tendo valor preditivo. LASSO=operador de menor contração e seleção absoluta. Crédito: O Micróbio Lanceta (2024). DOI: 10.1016/S2666-5247(23)00363-4
Pesquisadores da Universidade de Queensland usaram aprendizado de máquina para ajudar a prever o risco de infecções bacterianas secundárias em pacientes hospitalizados com COVID-19. A pesquisa está publicada em O Micróbio Lanceta.
A técnica de aprendizado de máquina pode ajudar a detectar se o uso de antibióticos é crítico para pacientes com essas infecções.
A professora associada Kirsty Short, da Escola de Química e Biociências Moleculares, disse que as infecções bacterianas secundárias podem ser extremamente perigosas para aqueles hospitalizados com COVID-19.
“As estimativas de incidentes de infecções bacterianas secundárias em pacientes com COVID-19 são amplas, mas em alguns estudos 100% dos casos fatais sofreram uma coinfecção bacteriana”, disse o Dr.
“Para reduzir o risco de co-infecções bacterianas, seria teoricamente possível tratar apenas todos os pacientes com COVID-19 com antibióticos.
“No entanto, existe o perigo de que o tratamento excessivo com antibióticos possa potencialmente levar à resistência aos antibióticos e à criação de superbactérias bacterianas.
“Ajudamos a desenvolver um modelo preditivo robusto para determinar o risco de infecções bacterianas em pacientes com COVID-19, facilitando o uso cuidadoso de antibióticos”.
A técnica é conhecida como “operador de contração e seleção mínima absoluta” – ou LASSO, para abreviar.
Amostras de sangue de pacientes com COVID-19 de seis países foram analisadas pela técnica LASSO.
A equipe descobriu que a expressão de sete genes em um paciente com COVID-19 pode prever o risco de desenvolver uma infecção bacteriana respiratória secundária após 24 horas da admissão hospitalar.
A Dra. Meagan Carney, da Escola de Matemática e Física, disse que esses sete genes agora orientarão os médicos a fazerem uma escolha mais informada quando se trata do uso de antibióticos.
“Esses dados levantam a interessante possibilidade de que a transcrição e a análise genética no momento da apresentação clínica em um hospital, juntamente com o aprendizado de máquina, possam mudar o jogo da prescrição de antibióticos”, disse o Dr.
Ela também enfatizou que o LASSO é simplificado em comparação com os métodos complexos de aprendizado de máquina em torno da inteligência artificial que estão sendo discutidos atualmente na mídia.
“Projetos de pesquisa como este, que usam métodos de aprendizado de máquina muito menos complexos, podem ajudar a preencher a lacuna entre cientistas de dados e cientistas de outras áreas”, disse ela.
“Devemos nos esforçar para tornar a ciência de dados menos uma caixa preta e inspirar cientistas de todo o mundo a compreender melhor como ela pode revolucionar a indústria médica”.
Os investigadores gostariam de agradecer a extensa colaboração internacional de médicos, virologistas, bioinformáticos e muitos outros especialistas que tornaram este estudo possível, incluindo o Consórcio PREDICT, a Fundação Snow e o Hospital Nepean.
Mais Informações:
Meagan Carney et al, Host transcriptômica e aprendizado de máquina para infecções bacterianas secundárias em pacientes com COVID-19: um estudo de coorte prospectivo e observacional, O Micróbio Lanceta (2024). DOI: 10.1016/S2666-5247(23)00363-4
Fornecido pela Universidade de Queensland
Citação: Usando aprendizado de máquina para combater a coinfecção bacteriana COVID-19 (2024, 2 de fevereiro) recuperado em 2 de fevereiro de 2024 em https://medicalxpress.com/news/2024-02-machine-covid-bacterial-infection.html
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