Identificação Rápida da Resistência a Antibióticos através da Imagem do Ribossomo

Infecções bacterianas são um problema sério de saúde global, causando um número significativo de mortes todo ano. Em 2019, foi relatado que essas infecções estavam ligadas a 14% de todas as mortes no mundo. Uma condição grave conhecida como sepse, que geralmente é causada por infecções bacterianas, foi responsável por muitas dessas mortes. Um dos principais motivos para o alto número de mortes por infecções bacterianas é o aumento da resistência aos antibióticos, onde as bactérias evoluem e ficam imunes aos efeitos dos antibióticos. Essa resistência virou um problema crescente por causa do uso amplo de antibióticos na medicina e na agricultura. Só em 2019, a resistência aos antibióticos em bactérias resultou em cerca de 1,27 milhão de mortes e foi associada a quase 5 milhões de mortes no mundo. Sem intervenção, prevê-se que o número de mortes anuais possa chegar a 10 milhões até 2050.

#A Necessidade de Testes Rápidos para Antibióticos

Pra combater esse problema, tem uma necessidade urgente de novos métodos pra tratar infecções causadas por bactérias resistentes. Uma ferramenta importante nessa luta é o teste de suscetibilidade a antibióticos (AST). Esses testes ajudam os médicos a descobrir quais antibióticos vão ser eficazes contra infecções bacterianas específicas. Infelizmente, o processo tradicional de realizar os ASTS pode levar de 12 a 48 horas, o que é muitas vezes tempo demais quando se trata de infecções que ameaçam a vida. Como resultado, os profissionais de saúde tendem a prescrever antibióticos de amplo espectro, que podem contribuir ainda mais para a resistência.

Ensaios clínicos recentes mostraram que métodos mais rápidos de AST podem melhorar significativamente os resultados dos pacientes. Ao reduzir o tempo entre a coleta da amostra e o tratamento com o antibiótico certo, esses testes rápidos podem diminuir o uso de antibióticos de amplo espectro e melhorar as taxas de sobrevivência.

#Métodos Atuais de AST

Os métodos atuais de teste de suscetibilidade a antibióticos geralmente dependem do cultivo de bactérias e da determinação da Concentração Inibitória Mínima (CIM), que é a menor concentração de um antibiótico que pode impedir o crescimento. Embora esses testes sejam essenciais, eles consomem muito tempo. Em resposta, muitos pesquisadores estão desenvolvendo tecnologias de diagnóstico mais rápidas que podem identificar espécies bacterianas e determinar sua suscetibilidade mais rapidamente.

Um método promissor é o sistema BioFire FilmArray da bioMerieux, que usa tecnologia de reação em cadeia da polimerase (PCR) para detectar genes específicos relacionados a várias infecções. Esse sistema pode fornecer resultados em cerca de uma hora. No entanto, ele tem limitações, incluindo a incapacidade de identificar todos os genes de resistência e o fato de que genes de resistência nem sempre indicam como as bactérias vão responder ao tratamento.

#A Vantagem da Medição Direta

Pra melhorar ainda mais os testes de antibióticos, os pesquisadores estão investigando métodos que fornecem uma medição direta de como as bactérias respondem aos antibióticos. Alguns experimentos focaram nas respostas de células únicas, que podem capturar a diversidade das reações bacterianas dentro de uma população. Foram exploradas várias técnicas, incluindo microscopia, citometria de fluxo e espectroscopia.

Um sistema de teste fenotípico comercial, o Sistema Pheno da Accelerate Diagnostics, utiliza hibridização fluorescente in situ (FISH) para identificação de espécies e monitora o crescimento de células únicas para relatar a resistência a antibióticos em um curto período de tempo.

#Mudanças Visíveis nas Bactérias com Tratamento Antibiótico

Mudanças visíveis nas estruturas internas das células bacterianas também podem indicar como elas respondem aos antibióticos. Essas mudanças têm sido estudadas em detalhes, permitindo que os cientistas usem imagens de alta resolução pra observar como os antibióticos afetam as bactérias. Pesquisadores desenvolveram redes neurais que podem analisar características visuais específicas pra categorizar as bactérias como suscetíveis ou resistentes ao tratamento.

#Um Novo Método Rápido para Identificação da Suscetibilidade a Antibióticos

Neste estudo, foi desenvolvido um novo método pra identificar rapidamente a suscetibilidade a antibióticos de células bacterianas individuais usando sondas FISH direcionadas a ribossomos. O procedimento começa com o tratamento de amostras bacterianas com um antibiótico que induz mudanças em bactérias suscetíveis. Depois do tratamento, as células são fixadas e incubadas com sondas fluorescentes específicas que marcam os ribossomos. Essas imagens são então processadas usando redes neurais pré-treinadas pra classificar as bactérias como suscetíveis ou resistentes a antibióticos.

Os pesquisadores descobriram que usando uma Rede Neural convolucional (CNN), eles puderam reconhecer com precisão as estruturas de ribossomos de E. coli tratadas com diferentes antibióticos. A CNN foi treinada pra identificar mudanças específicas nos ribossomos que ocorrem quando as bactérias são tratadas com antibióticos. Essa técnica permite a classificação rápida das células com base em seus fenótipos de ribossomos, avançando na área de testes de suscetibilidade a antibióticos.

#Fenotipagem de Ribossomos e Suas Implicações

A capacidade de classificar células bacterianas com base em fenótipos de ribossomos tem implicações significativas para o tratamento de infecções. Usando imagens de ribossomos, os cientistas podem categorizar rapidamente e com precisão a resposta de uma célula a antibióticos. Esse método pode ser concluído em cerca de 30 minutos, tornando-se uma alternativa rápida aos métodos tradicionais de AST.

O estudo envolveu a caracterização das diferentes respostas antibióticas de E. coli examinando distribuições de ribossomos nas células. Os pesquisadores trataram E. coli com vários antibióticos pra observar as mudanças resultantes nos níveis e distribuições de ribossomos, que estão ligados à forma como as bactérias respondem ao tratamento. Treinando um modelo de aprendizado de máquina sobre esses comportamentos, eles conseguiram classificar isolados clínicos com precisão.

#Treinando as Redes Neurais

Pra criar uma rede neural confiável pra distinguir entre bactérias suscetíveis e resistentes, os pesquisadores coletaram imagens de alta resolução de E. coli em vários estados. As imagens foram processadas e segmentadas pra permitir que o modelo aprendesse a partir de características específicas da estrutura do ribossomo de cada bactéria.

O estudo incluiu o treinamento de vários modelos pra testar a precisão das previsões em diferentes amostras biológicas. Os pesquisadores descobriram que os modelos alcançaram altas taxas de precisão equilibrada, sugerindo que eles podiam classificar de forma confiável as respostas a antibióticos em E. coli.

#Testando Contra Isolados Clínicos

Depois de estabelecer a habilidade de diferenciar fenótipos de ribossomos no laboratório, os pesquisadores aplicaram seu método a isolados clínicos de E. coli. Alguns isolados eram conhecidos por serem resistentes à ciprofloxacina, enquanto outros eram suscetíveis. As redes neurais conseguiram classificar as células de cepas clínicas com precisão com base nas alterações visíveis em suas características ribossômicas.

Esse teste revelou que E. coli resistente apresentava padrões de ribossomos diferentes em comparação com E. coli não tratada. Enquanto cepas suscetíveis mostraram mudanças fenotípicas notáveis após tratamento com antibióticos, algumas cepas resistentes não mostraram, complicando o processo de classificação.

#Limitações e Direções Futuras

Apesar do sucesso do método baseado em ribossomos, desafios ainda existem. Nem todas as cepas resistentes podem apresentar as mesmas mudanças visuais, e algumas podem parecer similares às bactérias não tratadas. Mais trabalho é necessário pra melhorar a precisão da classificação em diversas cepas e tipos de antibióticos.

O estudo sugere o potencial de expandir esse método para outras espécies bacterianas e diferentes antibióticos. Combinando a imagem direcionada a ribossomos com outras técnicas como genotipagem, pode haver avanços significativos na compreensão dos padrões de resistência bacteriana.

#Conclusão

Essa pesquisa demonstra a eficácia do uso de imagens direcionadas a ribossomos pra avaliar rapidamente a suscetibilidade a antibióticos em infecções bacterianas. Ao empregar redes neurais avançadas pra analisar as estruturas ribossômicas, é possível alcançar alta precisão na distinção entre bactérias suscetíveis e resistentes.

À medida que a resistência a antibióticos continua sendo uma grande ameaça à saúde global, o desenvolvimento de métodos diagnósticos mais rápidos e confiáveis é crucial. A abordagem delineada neste estudo representa um passo promissor em direção à melhoria dos resultados clínicos e à orientação de decisões de tratamento mais eficazes na luta contra infecções bacterianas.

Pesquisas contínuas nesta área podem levar a técnicas ainda mais refinadas e a uma compreensão mais profunda do comportamento bacteriano, ajudando profissionais de saúde a gerenciar infecções de forma rápida.