/nginx/o/2023/03/17/15204443t1h6a46.jpg)
Kodanikuteaduse algatused võivad ravitööd reaalselt parandada ning sinagi saad sellele kaasa aidata. Ühest sellisest võimalusest - antibiootikumide kasutamise täpsemaksrihtimisest - räägibki järgnev lugu.
Antibiootikum tsiprofloksatsiin peaks peatama E. coli bakterite edasitungi, kuid tüvi, mida ma mikroskoobipildil näen, peab ravimi toimele vastu. Märgid sellest on napid, kuid olen õppinud neid märkama – ja selle saate ära õppida ka teie, osaledes infektsioonikontrolli projektis.
Selle ettevõtmise taga olevatel teadlastel on ambitsioonikas eesmärk: töötada välja test, mis kasutab tehisintellekti, et kiiresti ennustada, kuidas bakterid tõenäoliselt reageerivad tavaliselt kasutatavatele antibiootikumidele. Kasutades tuhandeid mikroskoobipilte antibiootikumide suhtes resistentsetest ja antibiootikumitundlikest bakteritest erinevate ravimite juuresolekul, on Alison Farrar Oxfordi ülikoolist ja tema kolleegid loonud masinõppevahendi, mis suudab tuvastada antibiootikumiresistentsuse märke, kui sellele esitatakse sarnased kujutised. Kuid teadlased vajavad meie abi, et see vahend täpsemaks teha.
Äsja sertifitseeritud nakkusinspektorina näidatakse teile mikroskoobipilte erinevatest bakteritest, mis on kokkupuutunud antibiootikumidega ja teil palutakse määrata, kas vaadeldavad bakterid tunduvad olevat kõnealuse ravimi suhtes tundlikud või resistentsed. Projektile pääsete juurde veebis Zooniverse'i kodanikuteaduse platvormi kaudu, kus on juhised, mis õpetavad teile, mida otsida.
Minu vastupidava E. coli raku puhul köidab mu tähelepanu bakteri DNA, mis kuvatakse roheliselt fluorestseeruvana. See ilmub mitme erineva kogumina, mis on levinud kogu pulgakujulises rakus. See näitab, et bakter on teinud oma DNA-st koopiaid ja on valmis paljunema – ehk on valmis protsessiks, mida tsiprofloksatsiin oleks pidanud inhibeerima. Märgistan selle vastupidavaks ja klõpsan «valmis».
Olen üks sadadest vabatahtlikest, kes on osalenud projektis alates selle käivitamisest veebruaris. Farrar loodab, et meie klassifitseerimistöö aitab välja töötada kiire diagnostilise testi, mis suudab tunni jooksul tuvastada konkreetset infektsiooni põhjustavad bakterid ja ennustada nende tundlikkust tavaliste antibiootikumide suhtes. See võimaldaks tervishoiutöötajatel ravida infektsioone kiiresti ja sihipäraselt, parandades patsientide ravitulemusi ja aeglustades antibiootikumiresistentsuse kasvu.
Selline resistentsus on suur oht rahvatervisele. 2022. aasta analüüsi kohaselt suri 2019. aastal antibiootikumiresistentsetesse infektsioonidesse üle 1,2 miljoni inimese. Eeldatakse, et 2050. aastaks tõuseb see arv 10 miljonini.
Mida sa vajad? Juurdepääs nakkuskontrolli projektile toimub zooniverse.org kaudu.
Praegused kiirtestid ei suuda otseselt ennustada, kuidas bakterid antibiootikumile reageerivad, ütleb Farrar. Sellise teabe saamiseks on tavaliselt vaja mõõta kultiveeritud bakteriproovide kasvu – tulemuste saamiseks kulub tavaliselt vähemalt päev. Vaja on uut põlvkonda kiirteste, mis seda (bakterite reaktsiooni ennustada) suudavad. «[Sellised] bakterite testid aitavad vähendada antibiootikumiresistentsuse levikut, kuna need aitavad arstidel infektsiooni korral määrata kõige sobivamad ja sihipärasemad antibiootikumid kiiremini,» ütleb Farrar.
Neid artikleid postitatakse igal nädalal aadressil newscientist.com/maker
Algselt populaarteaduslikus ajakirjas New Scientist ilmunud artikkel ilmub Postimehes väljaande loal. Inglise keelest tõlkis Aleksander Laane.