이러한 한계를 해결하기 위해 연구자들은 항생제에 대한 박테리아 민감도를 평가하기위한 새로운 접근법을 탐색하고 있습니다.
1. 빠른 표현형 방법 :이러한 방법은 자동화 된 시스템 또는 새로운 배양 기술을 사용하여 전통적인 감수성 테스트 속도를 높이는 것을 목표로합니다. 예를 들어, 자동 미생물학 시스템은 항생제의 존재 하에서 박테리아 성장을 빠르게 식별하고 정량화하여 더 빠른 결과를 제공 할 수 있습니다.
2. 분자 진단 :중합 효소 연쇄 반응 (PCR) 및 DNA 시퀀싱과 같은 분자 기술은 박테리아에서 항생제 내성과 관련된 특정 유전자 또는 돌연변이를 검출 할 수 있습니다. 이것은 내성 균주의 신속한 식별을 허용하고 표적화 된 항생제 요법을 가능하게합니다.
3. 미세 유체 및 바이오 센서 :미세 유체 장치 및 바이오 센서를 사용하여 항생제에 대한 박테리아 반응을 실시간으로 측정 할 수 있습니다. 이러한 기술은 항생제의 존재 하에서 박테리아 성장, 대사 또는 유전자 발현에 대한 역동적 인 정보를 제공하여 항생제 효과를 더 잘 이해할 수있게한다.
4. 기계 학습 및 인공 지능 :기계 학습 알고리즘은 박테리아 게놈 정보의 큰 데이터 세트, 항생제 내성 패턴 및 치료 결과를 분석하여 항생제에 대한 박테리아 민감성을 예측할 수 있습니다. 이 접근법은 고급 컴퓨터 방법을 활용하여보다 정확하고 개인화 된 치료 권장 사항을 제공합니다.
5. 빠른 항균 감수성 시험 (RAST) :Rast 방법은 혁신적인 기술을 사용하여 항생제 내성의 탐지를 가속화합니다. 이러한 방법에는 비색 분석, 형광 기반 분석 및 임피던스 기반 분석이 포함되어 몇 시간 또는 몇 분 안에 결과를 제공합니다.
6. 나노 포어 시퀀싱 :나노 포어 시퀀싱 기술은 박테리아 DNA 또는 RNA를 빠르게 서열 할 수 있으며, 이는 거의 실시간으로 돌연변이 및 저항성 유전자를 확인할 수 있습니다. 이 접근법은 항생제 감수성 시험에 필요한 시간을 크게 줄일 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.
이러한 새로운 접근법의 채택은 항생제가 처방되고 임상 환경에서 사용되는 방식을 변형시킬 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 항생제에 대한 박테리아 민감성에 대한보다 정확하고 빠르며 포괄적 인 정보를 제공함으로써, 이들 방법은 맞춤형 치료를 조정하고 항생제 내성의 위험을 최소화하며 환자 결과를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
