בקרוב: מענה טכנולוגי לבעיית העמידות לאנטיביוטיקה

חוקרים בטכניון ובמכון למחקר וחדשנות של מכבי פיתחו אלגוריתם המסייע בבחירת אנטיביוטיקה באופן מדויק ומפחית בכ-70% את הסיכון של התפתחות עמידות חיידקית לתרופה. טיפול אנטיביוטי הוא חרב פיפיות: הוא עשוי לנטרל את הזיהום הקיים, אולם גם להוביל לחיזוקה של אוכלוסיית החיידקים העמידה לאותו טיפול ספציפי ובכך להפחית יעילות של טיפולים עתידיים. לכן, התאמה אישית של אנטיביוטיקה היא אתגר רפואי חשוב ביותר, שכן התאמה כזו לא רק מייעלת את הטיפול, חוסכת טעויות ומצמצמת את מנת התרופה הנדרשת, אלא יכולה אולי גם לבלום את התופעה המסוכנת של עליה בעמידות לאנטיביוטיקה - תהליך שבו החיידקים מפתחים חסינות לתרופה. קהילות המדע והרפואה מודעות כמובן לכל אלה, אולם ההתאמה המדויקת של התרופה, תוך התייחסות לפוטנציאל העמידות החיידקית, נעשית לרוב על-ידי הרופא ללא כלים חישוביים מתאימים. כעת, במאמר משותף של חוקרי הטכניון ומכון המחקר והחדשנות של מכבי, KSM (קאהן-סגול-מכבי), מוצגת גישה חדשנית להתאמה האמורה. במחקר האמור שילבו החוקרים כמה טכנולוגיות מתקדמות ובהן למידה חישובית, אנליזה של זיהומים וריצוף גנומי מלא של הדגימות שנאספו מהמטופלים לפני הטיפול האנטיביוטי ואחריו. המחקר מבוסס על מידע שנאסף ב"מכבי" במשך יותר מעשור - בין 2007 ל-2019. מדובר בנתונים של כ-235 אלף מטופלים, לרובם אבחנה של דלקת בדרכי השתן והשאר עם פצעים כרוניים - מצבים המאופיינים בזיהומים חוזרים ונשנים המטופלים באנטיביוטיקה. לגבי כל מטופל נאסף מידע מותמם על הרכב הזיהומים, רכישות אנטיביוטיקה ונתונים דמוגרפיים (גיל, מגדר והריונות), כמו גם מחלות רלוונטיות אחרות. החוקרים מצאו כי עמידות לאנטיביוטיקה נוצרת, במרבית המקרים, לא כתוצאה ממוטציה חדשה אלא מתהליך של העברה גנטית - העברה של מקטעים גנטיים בין אורגניזמים או בתהליך של החלפה של החיידק המזהם בחיידק אחר, עמיד לתרופה. השימוש באנטיביוטיקה מאיץ תהליכים אלה. תהליך זה, גילו החוקרים, מתרחש גם כאשר הרופא רושם למטופל אנטיביוטיקה מתאימה, לכאורה, מבחינת יעילותה בזיהום.

ניתוח מידע רב

"כעת", אומר פרופ' קישוני, "ביכולתנו לנבא את תהליך רכישת העמידות על סמך עברו הרפואי של אותו מטופל, בעיקר כשמדובר בזיהומים חוזרים; אנו מניחים שבעתיד ניתוח המיקרוביום של המטופל - אוכלוסיית החיידקים בגופו יאפשר אף להגדיל את יכולת הניבוי. בניגוד להתפתחות מוטציות חדשות, שקשה מאוד לנבא, בהקשר של העברה גנטית או החלפה של החיידק המזהם אפשר לחזות את התהליך על סמך ידע קודם, בעיקר אם מסתמכים על ניתוח של מידע רב באמצעות למידה חישובית, כפי שעשינו במחקר". אכן, צוות המחקר מציג אלגוריתם הממליץ על מרשם מותאם אישית המנבא איזו תרופה תאיץ התפתחות של עמידות וכשל טיפולי. שימוש בכלי זה מפחית בכ-70% את הסיכון להתפתחות עמידות לאנטיביוטיקה. לדברי ד״ר סטרייסי, "זה הכלי שאנחנו מציעים לרופאים - כלי שיאפשר להם לבחור, מתוך ספקטרום האנטיביוטיקות היעילות לזיהום הנתון, את זאת שלא צפויה להוביל להתפתחות עמידות". המחקר מומן על-ידי NIH (המכונים הלאומיים לבריאות בארצות הברית), הקרן הלאומית למדע במסגרת התוכנית לרפואה ממוקדת אישית, קרן המחקר ע"ש ארנסט ובוני בויטלר למחקרים מצוינים ברפואה גנומית, האיחוד האירופי (מענק ERC), מלגת Wellcome Trust, קרן דן ובטי קאהן. ד"ר מתיו סטרייסי, שהוביל את המחקר עם פרופ' קישוני, ערך את המחקר במסגרת שהותו במעבדת קישוני כחלק מהפוסט-דוקטורט שלו באוקספורד. לדבריו, "כחלק מהזכייה במלגת Wellcome Trust עודדו אותי לצאת לתקופה במעבדה אחרת, ומכיוון שכבר ידעתי על המחקרים של פרופ' קישוני בטכניון פניתי אליו והוא השיב בחיוב. לצערי, המגיפה אילצה אותי להמשיך את המחקר מאנגליה, אבל לשמחתי הספקתי לעשות את רוב עבודת המעבדה בטכניון, ושאר העבודה הייתה חישובית בעיקרה. אני מקווה שהמחקר יוביל למחקרים פרה-קליניים וקליניים שיאפשרו להטמיע בקליניקה את הגישה שפיתחנו". [למאמר ב-Science לחצו כאן]