Nesses casos, médicos muitas vezes recorrem à terapia combinada, utilizando dois ou mais antibióticos ao mesmo tempo. O problema é que a eficácia dessas combinações pode variar muito entre diferentes cepas bacterianas.
Em vez de depender apenas de experiência clínica ou tentativa e erro, o iACT testa diretamente várias combinações contra a bactéria isolada do paciente, identificando quais opções funcionam melhor.
Um dos diferenciais do iACT é a escala de testes. O sistema pode avaliar até 180 combinações únicas de antibióticos em laboratório, usando concentrações semelhantes às que seriam utilizadas no tratamento clínico.
Cada combinação é testada para medir sua capacidade de inibir ou eliminar as bactérias presentes na amostra do paciente.
Isso é importante porque diferentes antibióticos podem interagir de formas distintas:
Ao examinar um grande número de combinações possíveis, aumenta-se a probabilidade de encontrar uma terapia eficaz mesmo contra cepas altamente resistentes.
Outro ponto essencial é a rapidez: o fluxo de trabalho do teste busca gerar resultados em cerca de 48 horas, tempo suficiente para que médicos ajustem o tratamento enquanto a infecção ainda está sendo controlada.
Descrições públicas do iACT indicam que a plataforma utiliza análise computacional baseada em IA para interpretar grandes volumes de resultados experimentais.
Embora os detalhes dos algoritmos não sejam amplamente divulgados, a ideia central é usar ferramentas de análise de dados para:
Na prática, isso transforma o teste em um sistema de apoio à decisão clínica, ajudando médicos a escolher terapias personalizadas com base em evidências laboratoriais específicas para cada paciente.
A resistência antimicrobiana é considerada uma das maiores ameaças à saúde global nas próximas décadas. Conforme antibióticos tradicionais perdem eficácia, torna-se crucial usar melhor os medicamentos existentes.
Estudos mostram que o sucesso de combinações de antibióticos costuma ser altamente específico para cada cepa bacteriana.
Isso significa que um tratamento eficaz para um paciente pode não funcionar para outro, mesmo que a infecção pareça semelhante.
Ao testar diretamente as combinações contra o patógeno do paciente, o iACT busca:
Essa abordagem se alinha às estratégias de uso responsável de antibióticos (antimicrobial stewardship), que buscam preservar a eficácia desses medicamentos a longo prazo.
Para transformar a inovação em uma ferramenta amplamente utilizada, o Singapore General Hospital firmou parceria com o Diagnostics Development Hub da A*STAR, a principal agência de pesquisa científica de Singapura.
O objetivo da colaboração é converter pesquisas clínicas promissoras em diagnósticos escaláveis e comercializáveis que possam ser usados no sistema público de saúde do país e potencialmente em hospitais internacionais.
Autoridades do governo destacaram que o iACT é uma das primeiras tecnologias apoiadas por essa parceria, criada para levar inovações médicas do laboratório para a prática clínica real.
Com o avanço da resistência antimicrobiana, novas abordagens terapêuticas são cada vez mais necessárias. Tecnologias como o iACT mostram como diagnóstico avançado, análise de dados e medicina de precisão podem trabalhar juntos para enfrentar esse desafio.
Se a plataforma se expandir para uso clínico amplo, ela poderá ajudar hospitais a personalizar tratamentos antibióticos com mais rapidez e precisão, aumentando as chances de sobrevivência em infecções graves e reduzindo o uso ineficiente de antibióticos.
Embora mais dados clínicos e implementação em larga escala ainda sejam necessários, o iACT representa um exemplo promissor de como a tecnologia pode contribuir para enfrentar uma das maiores ameaças médicas do século.