Hoewel combinatietherapie (het gebruik van meerdere antibiotica tegelijk) vaak wordt ingezet voor dit soort hardnekkige infecties, is het kiezen van de juiste combinatie lastig. Wat bij de ene patiënt werkt, kan bij de andere volledig falen. In plaats van te vertrouwen op ervaring of giswerk, test iACT de mogelijke combinaties direct op de bacteriën van de patiënt om te bepalen welke kuur het beste werkt.

Screenen van tot 180 combinaties

Een van de unieke kenmerken van iACT is de enorme schaal van het testpanel. In het laboratorium worden tot 180 unieke antibioticacombinaties in klinisch relevante concentraties getest tegen de bacteriën van de patiënt.

Deze testen meten hoe effectief elke combinatie de bacteriën doodt of onderdrukt. Antibiotica kunnen elkaar versterken (synergisme), een optelsom zijn (additief), of elkaar tegenwerken (antagonisme). Door een groot aantal combinaties te testen, is de kans veel groter dat er een combinatie wordt gevonden die ook echt werkt tegen een zeer resistente stam.

De doorlooptijd voor een volledige test is aanzienlijk. De resultaten zijn doorgaans binnen ongeveer 48 uur beschikbaar, waardoor artsen snel kunnen ingrijpen terwijl de infectie nog actief wordt behandeld.

De rol van AI en data-analyse

De iACT wordt in officiële publicaties omschreven als een AI-gestuurd platform. Dit betekent dat er gebruik wordt gemaakt van geavanceerde, computationele modellen om de enorme hoeveelheid testresultaten te verwerken en te interpreteren, zodat clinici een duidelijk advies krijgen over de beste behandeloptic.

De precieze algoritmes die gebruikt worden zijn niet tot in detail openbaar gemaakt in de beschikbare bronnen. Wat wel duidelijk is, is dat het systeem de onbewerkte laboratoriumgegevens omzet in een behandeladvies op maat, iets wat met alleen traditionele gevoeligheidstesten niet mogelijk is.

Waarom zijn gepersonaliseerde combinaties belangrijk?

Het probleem van multiresistente infecties is dat het aantal werkzame antibiotica steeds kleiner wordt. Artsen moeten vaak meerdere middelen combineren om de resistentiemechanismen van de bacterie te omzeilen.

Uit onderzoek blijkt dat de effectiviteit van combinaties sterk afhankelijk is van de specifieke bacteriestam. Een behandeling die bij de ene patiënt met een Pseudomonas-infectie werkt, kan bij een andere patiënt met dezelfde bacteriesoort maar een andere stam, volledig ineffectief zijn.

Door de combinaties direct te testen tegen de daadwerkelijke ziekteverwekker van de patiënt, streeft iACT ernaar om:

• De meest effectieve antibioticakuur voor die specifieke infectie te vinden.
• Ineffectieve of onnodig toxische combinaties te vermijden.
• Het behandelsucces bij ernstige, resistente infecties te verbeteren.

Deze gepersonaliseerde aanpak sluit naadloos aan bij de bredere doelen van antimicrobiële stewardship: het verstandig en precies inzetten van antibiotica om hun effectiviteit voor de toekomst te behouden.

Samenwerking SGH – A*STAR en commercialisering

Om de technologie uit het onderzoekslaboratorium naar de ziekenhuisvloer te brengen, hebben Singapore General Hospital (SGH) en A*STAR's Diagnostics Development Hub (DxD Hub) een strategische samenwerking (een MOU) gesloten. Deze alliantie is bedoeld om veelbelovende klinische innovaties, zoals iACT, om te zetten in concrete en inzetbare medische diagnostiek.

Het partnerschap richt zich op het vertalen van veelbelovend klinisch onderzoek naar schaalbare en in licentie te geven diagnostische technologieën. Deze moeten niet alleen in het Singaporese zorgsysteem, maar ook door buitenlandse ziekenhuizen kunnen worden overgenomen. De iACT wordt specifiek genoemd als een van de eerste technologieën die door dit initiatief wordt ondersteund.

Waarom dit belangrijk is voor de strijd tegen antibioticaresistentie

Antimicrobiële resistentie (AMR) wordt algemeen beschouwd als een van de grootste wereldwijde gezondheidsbedreigingen van de komende decennia. Nu bestaande antibiotica hun werking verliezen, wordt het cruciaal om de beschikbare middelen zo verstandig mogelijk in te zetten.

Technologieën zoals iACT kunnen hier een sleutelrol in spelen door precisietherapie met antibiotica mogelijk te maken. In plaats van een standaardkuur, wordt de combinatie van medicijnen perfect afgestemd op de exacte ziekteverwekker. Hoewel er meer klinische data nodig is om de langetermijnimpact te meten, laat iACT zien hoe laboratoriumdiagnostiek, data-analyse en precisiegeneeskunde kunnen worden gecombineerd in de strijd tegen steeds resistentere bacteriën.

Hoewel combinatietherapie (het gebruik van meerdere antibiotica tegelijk) vaak wordt ingezet voor dit soort hardnekkige infecties, is het kiezen van de juiste combinatie lastig. Wat bij de ene patiënt werkt, kan bij de andere volledig falen. In plaats van te vertrouwen op ervaring of giswerk, test iACT de mogelijke combinaties direct op de bacteriën van de patiënt om te bepalen welke kuur het beste werkt.

Screenen van tot 180 combinaties

Een van de unieke kenmerken van iACT is de enorme schaal van het testpanel. In het laboratorium worden tot 180 unieke antibioticacombinaties in klinisch relevante concentraties getest tegen de bacteriën van de patiënt.

Deze testen meten hoe effectief elke combinatie de bacteriën doodt of onderdrukt. Antibiotica kunnen elkaar versterken (synergisme), een optelsom zijn (additief), of elkaar tegenwerken (antagonisme). Door een groot aantal combinaties te testen, is de kans veel groter dat er een combinatie wordt gevonden die ook echt werkt tegen een zeer resistente stam.

De doorlooptijd voor een volledige test is aanzienlijk. De resultaten zijn doorgaans binnen ongeveer 48 uur beschikbaar, waardoor artsen snel kunnen ingrijpen terwijl de infectie nog actief wordt behandeld.

De rol van AI en data-analyse

De iACT wordt in officiële publicaties omschreven als een AI-gestuurd platform. Dit betekent dat er gebruik wordt gemaakt van geavanceerde, computationele modellen om de enorme hoeveelheid testresultaten te verwerken en te interpreteren, zodat clinici een duidelijk advies krijgen over de beste behandeloptic.

De precieze algoritmes die gebruikt worden zijn niet tot in detail openbaar gemaakt in de beschikbare bronnen. Wat wel duidelijk is, is dat het systeem de onbewerkte laboratoriumgegevens omzet in een behandeladvies op maat, iets wat met alleen traditionele gevoeligheidstesten niet mogelijk is.

Waarom zijn gepersonaliseerde combinaties belangrijk?

Het probleem van multiresistente infecties is dat het aantal werkzame antibiotica steeds kleiner wordt. Artsen moeten vaak meerdere middelen combineren om de resistentiemechanismen van de bacterie te omzeilen.

Uit onderzoek blijkt dat de effectiviteit van combinaties sterk afhankelijk is van de specifieke bacteriestam. Een behandeling die bij de ene patiënt met een Pseudomonas-infectie werkt, kan bij een andere patiënt met dezelfde bacteriesoort maar een andere stam, volledig ineffectief zijn.

Door de combinaties direct te testen tegen de daadwerkelijke ziekteverwekker van de patiënt, streeft iACT ernaar om:

• De meest effectieve antibioticakuur voor die specifieke infectie te vinden.
• Ineffectieve of onnodig toxische combinaties te vermijden.
• Het behandelsucces bij ernstige, resistente infecties te verbeteren.

Deze gepersonaliseerde aanpak sluit naadloos aan bij de bredere doelen van antimicrobiële stewardship: het verstandig en precies inzetten van antibiotica om hun effectiviteit voor de toekomst te behouden.

Samenwerking SGH – A*STAR en commercialisering

Om de technologie uit het onderzoekslaboratorium naar de ziekenhuisvloer te brengen, hebben Singapore General Hospital (SGH) en A*STAR's Diagnostics Development Hub (DxD Hub) een strategische samenwerking (een MOU) gesloten. Deze alliantie is bedoeld om veelbelovende klinische innovaties, zoals iACT, om te zetten in concrete en inzetbare medische diagnostiek.

Het partnerschap richt zich op het vertalen van veelbelovend klinisch onderzoek naar schaalbare en in licentie te geven diagnostische technologieën. Deze moeten niet alleen in het Singaporese zorgsysteem, maar ook door buitenlandse ziekenhuizen kunnen worden overgenomen. De iACT wordt specifiek genoemd als een van de eerste technologieën die door dit initiatief wordt ondersteund.

Waarom dit belangrijk is voor de strijd tegen antibioticaresistentie

Antimicrobiële resistentie (AMR) wordt algemeen beschouwd als een van de grootste wereldwijde gezondheidsbedreigingen van de komende decennia. Nu bestaande antibiotica hun werking verliezen, wordt het cruciaal om de beschikbare middelen zo verstandig mogelijk in te zetten.

Technologieën zoals iACT kunnen hier een sleutelrol in spelen door precisietherapie met antibiotica mogelijk te maken. In plaats van een standaardkuur, wordt de combinatie van medicijnen perfect afgestemd op de exacte ziekteverwekker. Hoewel er meer klinische data nodig is om de langetermijnimpact te meten, laat iACT zien hoe laboratoriumdiagnostiek, data-analyse en precisiegeneeskunde kunnen worden gecombineerd in de strijd tegen steeds resistentere bacteriën.