Universität Zürich erforscht Resistenzen gegen Antibiotika mit KI

Antibiotikaresistenzen nehmen weltweit zu und sind ein ernstzunehmendes Problem in der Therapie bakteriell verursachter Erkrankungen. Die genaue Identifizierung von Resistenzen ist notwendig, um effektiv reagierende Antibiotika entwickeln zu können. Forschende der Universität Zürich (UZH) haben laut einer Mitteilung jetzt ein leistungsstarkes, von Künstlicher Intelligenz unterstütztes Modell von OpenAI eingesetzt, um Wirksamkeit oder Nichtwirksamkeit von Antibiotika zu testen.

Das Modell GPT-4 wird bei Agardiffusionstests, so beim Kirby-Bauer-Disk-Diffusionstest, eingesetzt. Dabei werden Mikroorganismen auf einem Nähragar ausgebracht und ihr Wachstumsverhalten unter Antibiotikazugabe beobachtet. Mit dem mithilfe von GPT-4 entwickelten Programm wurden vom Team unter Leitung von Adrian Egli, Forschungsleiter am Institut für Medizinische Mikrobiologie der UZH, Hunderte Bakterien getestet. Dabei konnten viele Resistenzen gegen lebenswichtige Antibiotika erkannt werden. Das eingesetzte Modell entsprach den strengen Richtlinien des European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EUCAST)

Wie die Forschenden einräumen, erzielte das neue System bei bestimmten Resistenztypen gute Ergebnisse, bei etlichen anderen jedoch markierte es Proben als resistent, obwohl sie es nicht waren. Dennoch kann das KI-Modell aufgrund einer hohen Diagnosegeschwindigkeit den Analyseprozess medizinischen Fachpersonals ergänzen und unterstützen, wie eine Studie zeigt. Dabei wird eine weitere Standardisierung der Tests gefordert.

„Unsere Studie ist ein wichtiger erster Schritt, aber wir sind noch weit davon entfernt, menschliche Expertise zu ersetzen“, wird Adrian Egli in der Mitteilung zitiert. „Vielmehr sehen wir KI als ein ergänzendes Werkzeug, das Mikrobiologinnen und -biologen in ihrer Arbeit unterstützen kann.“ ce/ww