كيف يساعد اختبار iACT المدعوم بالذكاء الاصطناعي الأطباء في اختيار أفضل علاج للعدوى المقاومة للمضادات الحيوية

تزداد صعوبة علاج العدوى البكتيرية حول العالم بسبب مقاومة المضادات الحيوية، وهي ظاهرة لم تعد فيها العديد من البكتيريا تستجيب للعلاجات التقليدية. لمواجهة هذا التحدي، طور باحثون في مستشفى سنغافورة العام (SGH) نهجاً تشخيصياً يسمى اختبار التركيبة الفردية للمضادات الحيوية (iACT)، وهو أداة تهدف إلى مساعدة الأطباء في اختيار أفضل مزيج علاجي لكل مريض على حدة.

يعتمد هذا النظام على دمج الاختبارات المخبرية السريعة مع تحليل البيانات، ما يسمح بفحص عدد كبير من تركيبات المضادات الحيوية لمعرفة أيها أكثر قدرة على القضاء على البكتيريا المسببة للعدوى.

ما هو اختبار iACT؟

اختبار Individualised Antibiotic Combination Test (iACT) هو خدمة اختبار مخبري in‑vitro صُممت لتوجيه الأطباء نحو اختيار تركيبات محسّنة من المضادات الحيوية لعلاج العدوى الناتجة عن بكتيريا سلبية الغرام شديدة المقاومة للأدوية.

تشمل هذه البكتيريا أنواعاً خطيرة مثل Pseudomonas aeruginosa وAcinetobacter baumannii، وهي مسببات شائعة لعدوى المستشفيات ويمكن أن تكون مميتة عندما تكون خيارات العلاج محدودة.

في كثير من الحالات يعتمد الأطباء على العلاج المركب—أي استخدام أكثر من مضاد حيوي معاً—لكن اختيار المزيج الصحيح ليس سهلاً، لأن فعالية كل تركيبة تختلف من سلالة بكتيرية إلى أخرى. لذلك جاء اختبار iACT ليختبر هذه التركيبات مباشرة على العينة البكتيرية الخاصة بالمريض بدلاً من الاعتماد على التجربة أو التقدير السريري فقط.

فحص ما يصل إلى 180 تركيبة من المضادات الحيوية

الميزة الأساسية في هذا النظام هي قدرته على اختبار عدد كبير من التركيبات الدوائية. ففي المختبر يمكن فحص ما يصل إلى 180 تركيبة مختلفة من المضادات الحيوية بتركيزات قريبة من تلك المستخدمة في العلاج الفعلي.

يقيس الاختبار مدى قدرة كل تركيبة على:

• قتل البكتيريا
• إيقاف نموها
• أو التأثير عليها بشكل جزئي

ويرجع السبب في اختبار عدد كبير من التركيبات إلى أن المضادات الحيوية قد تتفاعل مع بعضها بطرق مختلفة، مثل:

• تأثير تآزري يزيد فعالية العلاج
• تأثير إضافي محدود
• أو تأثير متضاد يقلل من الفاعلية

من خلال فحص هذا العدد الكبير، تزيد احتمالات العثور على تركيبة فعالة حتى ضد السلالات شديدة المقاومة.

كما أن النظام مصمم لإعطاء نتائج قابلة للاستخدام الطبي بسرعة، إذ يمكن أن تظهر التوصيات العلاجية عادة خلال حوالي 48 ساعة.

أين يأتي دور الذكاء الاصطناعي؟

يوصف نظام iACT بأنه مدعوم بالذكاء الاصطناعي لأنه يستخدم أدوات تحليل بيانات متقدمة لتفسير النتائج الناتجة عن الاختبارات المخبرية.

فحص مئات التركيبات المختلفة يولّد كمية كبيرة من البيانات. هنا يساعد التحليل الحاسوبي في:

• مقارنة النتائج بسرعة
• تحديد التركيبات الأكثر فاعلية
• تقديم توصيات علاجية مخصصة لكل مريض

ورغم أن المصادر العامة لا تقدم تفاصيل كاملة عن الخوارزميات المستخدمة، فإن الفكرة الأساسية هي دمج التجارب المخبرية مع التحليل الحاسوبي لدعم القرار الطبي بدقة أكبر.

لماذا تعتبر التركيبات المخصصة مهمة؟

مع تزايد مقاومة البكتيريا للأدوية، أصبح عدد المضادات الحيوية الفعالة محدوداً. لذلك يلجأ الأطباء كثيراً إلى العلاج المركب لمحاولة التغلب على آليات المقاومة المختلفة.

لكن الدراسات تشير إلى أن نجاح تركيبات المضادات الحيوية غالباً ما يكون خاصاً بكل سلالة بكتيرية، ما يعني أن تركيبة تنجح مع مريض قد لا تنجح مع مريض آخر.

لهذا يهدف اختبار iACT إلى:

• تحديد أفضل تركيبة علاجية لكل حالة عدوى
• تجنب استخدام أدوية غير فعالة
• تقليل التعرض لمضادات حيوية غير ضرورية أو ذات آثار جانبية قوية

ويتوافق هذا النهج مع مفهوم الإشراف على استخدام المضادات الحيوية (Antimicrobial Stewardship)، الذي يركز على استخدام هذه الأدوية بدقة للحفاظ على فعاليتها على المدى الطويل.

تعاون SGH وA*STAR لنقل التقنية إلى المستشفيات

لتوسيع استخدام هذه التقنية خارج المختبرات البحثية، دخل مستشفى سنغافورة العام في شراكة مع Diagnostics Development Hub التابع لوكالة العلوم والتكنولوجيا والأبحاث في سنغافورة (A*STAR).

يهدف هذا التعاون إلى تحويل الابتكارات الطبية الواعدة—مثل iACT—إلى أدوات تشخيصية قابلة للتطبيق على نطاق واسع داخل النظام الصحي في سنغافورة وربما في مستشفيات دول أخرى أيضاً.

ووفقاً للإعلانات الحكومية، تُعد منصة iACT واحدة من الابتكارات الأولى التي يدعمها هذا التعاون بهدف تحويل البحث العلمي إلى تأثير مباشر على رعاية المرضى.

لماذا قد تكون هذه التقنية مهمة عالمياً؟

تُعتبر مقاومة المضادات الحيوية من أكبر التحديات الصحية المتوقعة خلال العقود القادمة. ومع تباطؤ تطوير أدوية جديدة، أصبح من الضروري استخدام الأدوية الحالية بطريقة أكثر دقة وذكاء.

يمكن لتقنيات مثل iACT أن تساهم في تحقيق ذلك عبر ما يسمى العلاج بالمضادات الحيوية الدقيق—أي مطابقة التركيبة الدوائية المثالية مع البكتيريا المحددة المسببة للعدوى.

إذا أثبتت هذه التقنية فعاليتها على نطاق واسع، فقد تساعد في:

• تحسين فرص شفاء المرضى المصابين بعدوى مقاومة
• تقليل الاعتماد على التجربة والخطأ في وصف الأدوية
• إبطاء انتشار مقاومة المضادات الحيوية عالمياً

ولا يزال تقييم التأثير الكامل لهذه التقنية يعتمد على المزيد من البيانات السريرية والتطبيق العملي، لكن iACT يمثل مثالاً واضحاً على كيف يمكن دمج التشخيص المخبري والذكاء الاصطناعي والطب الدقيق لمواجهة أحد أخطر التحديات الصحية في العصر الحديث.