Группа исследователей из Амстердамского института глобального здоровья и развития разработала способ моделирования ожидаемых уровней устойчивости к противомикробным препаратам в разных странах, использовав для этого экономические данные, сообщает портал phys.org.
В своей статье, опубликованной в Proceedings of the National Academy of Sciences, группа описывает использование среднего дохода по стране, средних личных расходов на здравоохранение для тех, кто там живет, и степени коррупции в правительстве для создания моделей, которые могут точно представить ожидаемые уровни устойчивости к противомикробным препаратам для данной страны.
За последнее десятилетие стало очевидно, что антибиотики, которые врачи используют для лечения пациентов с инфекциями, не работают так хорошо, как раньше. Предыдущие исследования показали, что это связано с тем, что многие бактерии, стоящие за такими инфекциями, в результате мутаций выработали устойчивость. Предыдущие исследования также показали, что развитию устойчивости к лекарствам у бактерий способствовало чрезмерное использование антибиотиков. По этой причине медицинские исследователи в развитых странах начали отслеживать бактерии и методы лечения, которые используются для лечения возникающих инфекций.
Эти усилия привели к более целенаправленной терапии, меньшему злоупотреблению антибиотиками и замедлению мутаций у бактерий. Однако во многих странах третьего мира улучшений не наблюдается из-за отсутствия средств для внедрения таких систем. В этом новом усилии исследователи, работающие в Нидерландах, разработали альтернативный подход – использование экономических данных для прогнозирования уровней резистентности. Работа включала в себя сначала изучение взаимосвязи между устойчивостью к противомикробным препаратам и экономическими условиями в данной стране, благодаря чему исследователи выявили закономерности.
Ученые использовали эти модели, чтобы обратить процесс вспять, опираясь на экономические данные для прогнозирования уровней устойчивости к противомикробным препаратам в разных странах. Чтобы протестировать свои модели, исследователи ограничили количество патогенов только девятью наиболее распространенными и сравнили то, что сообщили их модели, со статистическими данными здравоохранения для нескольких избранных стран. Они обнаружили, что их модели раотают с точностью 78-86% для шести из девяти патогенов, включенных в тесты. Это достаточно высокий показатель, чтобы начать использовать новую методику для отслеживания глобальной устойчивости к наиболее распространенным типам антибактериальных агентов.
