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Cette technologie, présentée dans une étude publiée dans Nature Medicine, a été rendue possible grâce à une collaboration unique entre l’Institut KSM du Maccabi, dirigé par le professeur Varda Shalev, et les chercheurs du Technion, le Professeur Roy Kishony et le Dr. Idan Yelin.

A l'échelle mondiale, l'utilisation d'antibiotiques est très répandue et conduit certaines bactéries à développer une résistance aux antibiotiques causant la perte d'efficacité de ceci, laissant craindre que les infections bactériennes ne deviennent réfractaires aux antibiotiques. Les infections considérées à présent comme bénignes et non dangereuses deviendront résistantes au traitement et mortelles.

L'un des facteurs qui accélèrent l'évolution de la résistance aux antibiotiques est l'utilisation généralisée d'antibiotiques à large spectre (des médicaments conçus pour tuer un large spectre de bactéries). Il est possible de réduire cette tendance dangereuse en prescrivant des antibiotiques spécifiquement destinés aux bactéries responsables de l’infection pour chaque patient.

Le professeur Roy Kishony, l'un des principaux experts dans le domaine de la résistance aux antibiotiques, a mis au point des méthodes de cartographie génétique de la résistance bactérienne aux antibiotiques. Ces techniques permettent de prédire la résistance d'une bactérie donnée à différents antibiotiques dans le présent et même au niveau de résistance que les bactéries pourraient développer à l'avenir. L’étude actuelle porte sur un type d’infection spécifique - dans les voies urinaires - qui affecte plus de la moitié des femmes à un moment de leur vie. Ces infections impliquent diverses bactéries, notamment Klebsiella pneumoniae, E. coli et Proteus mirabilis.

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Dans le cadre d'une étude conjointe menée par le Technion et des chercheurs de l'Institut KSM de Maccabi, un système a été mis au point pour aider le médecin à choisir l'antibiotique optimal pour traiter les infections des voies urinaires. Les chercheurs ont découvert que les niveaux de résistance aux antibiotiques étaient différents pour chaque patient et qu’un antibiotique serait efficace chez certain patient et pas chez un autre.

Les raisons sont liées aux caractéristiques personnelles et aux antécédents médicaux des patients.

"Il est maintenant possible de prédire par ordinateur le niveau de résistance bactérienne aux bactéries responsables d'infections", a déclaré le Dr Yelin. "Cela se fait en pondérant les données démographiques, y compris l'âge, le sexe, la grossesse ou le domicile de la maison de retraite, ainsi que les niveaux de résistance mesurés dans les cultures d'urine antérieures du patient ainsi que ses antécédents d'achat de médicaments."

L'étude est une étape importante dans le domaine innovant des études de médecine basées sur l'apprentissage automatique et le Big Data. Le professeur Kishony a souligné que cette étude avait été rendue possible grâce à la coopération avec Maccabi

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"La collaboration entre Maccabi et le Technion - l'un des instituts de recherche les plus innovants au monde - et la combinaison d'une compréhension approfondie de la médecine, du Big Data et de méthodes de recherche innovantes ont permis une réelle avancée dans le domaine de la résistance aux antibiotiques", a déclaré le Prof Shalev. "Nous espérons poursuivre notre coopération fructueuse avec le Technion et le professeur Roy Kishony."

L'étude a analysé plus de cinq millions de cas d'achats d'antibiotiques réalisés sur 10 ans et de mesures de la résistance aux antibiotiques dans plus de 700 000 cultures d'urine. Un algorithme sophistiqué a permis de trouver un lien clair entre les différentes données et de prévoir ainsi le niveau de résistance aux antibiotiques pour chaque infection et de recommander le meilleur type d'antibiotique. Les chercheurs ont découvert que l'utilisation de la technologie pourrait réduire d'environ 40% la probabilité de choisir le mauvais médicament. Par conséquent, ils estiment que ce système contribuera grandement à l’effort mondial visant à retarder «l’épidémie de résistance».

Le professeur Varda Shalev, élue en 2018 à la liste des 100 personnes les plus influentes du journal The Marker, est professeur de médecine à l'Université de Tel Aviv et directrice de l'Institut de recherche et d'innovation KSM. L’Institut s’appuie sur les connaissances professionnelles des meilleurs chercheurs et sur la base de données unique de Maccabi. Depuis sa création, des centaines d'études ont été menées, qui ont permis d'améliorer considérablement les traitements médicaux dispensés à la communauté. L'Institut étudie la base de données Maccabi, qui comprend des centaines de millions de visites chez le médecin, divers types d'échantillons de laboratoire et d'autres données médicales. Il entretient une coopération à long terme avec les chercheurs du Technion, dans le but de développer de nouvelles méthodes d'analyse des données médicales et leur application au bien-être des patients.

Le professeur Roy Kishony est membre des facultés de biologie et d'informatique du Technion et dirige le Centre interdisciplinaire Lorry I. Lokey pour les sciences de la vie et le génie. Ses recherches ont été publiées dans des revues de premier plan, notamment Nature et Science, axées sur le développement et la prévention de la résistance aux antibiotiques.

Source : Technion

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