Wie die KI antibiotikaresistente Bakterien bekämpft
Antibiotikaresistente Keime bedrohen weltweit die öffentliche Gesundheit. Ihre Verbreitung muss daher konsequent überwacht werden, um Ausbrüche frühzeitig zu erkennen und gezielte Gegenmaßnahmen ergreifen zu können. Das Projekt Guardian vom Institut für Medizinische Informatik der Justus-Liebig-Universität Gießen setzt darauf an, KI einzusetzen um solche Bakterien zu bekämpfen.
Das Projekt GUARDIAN nutzt KI, um antibiotikaresistente Enterobakterien frühzeitig zu erkennen: Ein interaktives Dashboard soll mobile DNA-Elemente analysieren, Hochrisiko-Stämme überwachen und Ausbrüche in Gesundheitseinrichtungen besser verhindern.
Foto: Smarterpix/Gorodenkoff
Das Projekt Guardian zielt darauf ab, Ausbrüche von multiresistenten Keimen frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Oftmals versagen Standard-Antibiotika, weil diese Bakterien ihre Widerstandsfähigkeit gegen Medikamente weitergeben, indem sie untereinander ihr Erbmaterial weitergeben. Dadurch besteht ein hohes Risiko, dass schwere Krankheitsverläufe auftreten.
Mit KI gegen multiresistente Keime
Mithilfe von Maschinellem Lernen und KI sollen resistenz- oder virulenzfördernde mobile genetische Elemente als regionale Auslöser in Gesundheitseinrichtungen analysiert werden. So können Hochrisiko-Bakterienstämme überwacht und ihre Ausbreitung kann vorhergesagt werden. Zudem können Krankheitsausbrüche vorzeitig verhindert werden.
Kurz erklärt: Resistenz- oder virulenzfördernde mobile genetische Elemente
Resistenz- oder virulenzfördernde mobile genetische Elemente sind wandernde DNA-Abschnitte, die Bakterien untereinander austauschen können. Entweder entwickeln diese dann eine Antibiotika-Resistenz oder mutieren so, dass die Bakterien die erkrankte Person noch stärker krank machen. Dadurch können sich gefährliche Eigenschaften schnell in Bakterienpopulationen verbreiten.
Im Rahmen des Projekts ist ein interaktives KI-Dashboard geplant, welches eine Überwachung in Echtzeit ermöglicht. So können Fachkräfte und Entscheidungstragende Informationen ermitteln, um Risiken zu bewerten und Krisen im Bereich der öffentlichen Gesundheit effektiv zu bewältigen.
Im Fokus vor allem problematische Bakterienarten
Die KI trifft vor allem Vorhersagen darüber, wie und wo sich die Erreger voraussichtlich ausbreiten. Im Fokus stehen dabei besonders problematische Erreger:
- Citrobacter (i.d.R. harmlos, aber bei immungeschwächten Menschen können sie zu Sepsis, Meningitis und Harnwegsinfektionen führen)
- Escherichia coli (kann in Lebensmitteln vorkommen und schwere Infektionen auslösen)
- Klebsiella (kann bei immungeschwächten Menschen Krankheitsverlauf auslösen, resistent gegen Penicillin)
- Enterobacter (kann Harnwegs- und Atemswegsinfektionen auslösen)
Für die Vorhersagen werden Bakterienstämme genutzt, die bereits in Kliniken, Abwässern oder auf landwirtschaftlichen Flächen nachgewiesen wurden. Außerdem sind sie unempfindlich gegenüber wichtigen Reserveantibiotika.
Gleichzeitig belasten multiresistente Keime die Gesundheitssysteme durch längere Krankenhausaufenthalte und damit einhergehende hohe Kosten. Es ist daher entscheidend, zu überwachen, wie und wann die Keime sich verbreiten, damit Ausbrüche frühzeitig erkannt und Gegenmaßnahmen ergriffen werden können.
Daten aus verschiedenen Bereichen der Medizin
Das Dashboard basiert auf Daten aus der Human- und Tiermedizin, dem Lebensmittelsektor und aus Umweltuntersuchungen. Diese sind zusammengeführt und werden systematisch ausgewertet.
Die enge Vernetzung der unterschiedlichen Disziplinen ermöglicht einen ganzheitlichen One-Health-Ansatz. Die KI erforscht so die multiresistenten Keime auf der Grundlage der interdisziplinären Forschungsergebnisse.
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