Laut WHO sterben jährlich rund eine halbe Million Menschen infolge von Antibiotikaresistenzen, davon etwa 30.000 Personen an Krankheiten, die von Carbapenemase-produzierenden Enterobacterales (CPE) verursacht wurden. Die Enzyme zerstören Carbapenem-Reserveantibiotika, die zum Einsatz kommen, wenn Bakterien Resistenzen gegen reguläre Antibiotika entwickelt haben.
Forscher der Universitätsmedizin Oldenburg haben jetzt ein neues KI-Modell namens „CarbaDetector“ entwickelt, das dabei hilft, Bakterien zuverlässiger zu identifizieren, die Carbapenemasen produzieren und dadurch gegen Reserveantibiotika resistent sind.
„CarbaDetector“ basiert wie die gängigen Screeningmethoden auf der Messung der sog. Hemmhöfe, die entstehen, wenn Antibiotika auf eine Bakterienkultur gegeben werden. Anhand der „Hemmhofdurchmesser“ lässt sich mithilfe von Algorithmen berechnen, ob es sich um ein CPE handelt. Dabei ist „CarbaDetector“ aber deutlich genauer. Im Vergleich mit Standardalgorithmen erkannte das KI-Modell positive Proben etwa genauso gut, produzierte aber deutlich weniger falsch-positive Ergebnisse. Dabei bietet es eine hohe Sensitivität und eine verbesserte Spezifität.
„CarbaDetector“ ist als Web-App frei verfügbar, aber ausschließlich für den Einsatz im Rahmen der Forschung zugelassen.
Quelle: Muhsal LK et al. Nat Commun 2025;16: 10023. https://doi.org/10.1038/s41467-025-66183-z
