これらの制限に対処するために、研究者は抗生物質に対する細菌の感受性を評価するための新しいアプローチを調査しています。
1。迅速な表現型方法 ：これらの方法は、自動化されたシステムまたは新しい培養技術を使用して、従来の感受性試験をスピードアップすることを目的としています。たとえば、自動化された微生物学システムは、抗生物質の存在下で細菌の成長を迅速に特定して定量化することができ、より速い結果をもたらします。
2。分子診断 ：ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）やDNAシーケンスなどの分子技術は、細菌の抗生物質耐性に関連する特定の遺伝子または変異を検出できます。これにより、耐性株の迅速な識別が可能になり、標的を絞った抗生物質療法が可能になります。
3。マイクロフルイディクスとバイオセンサー ：マイクロ流体デバイスとバイオセンサーを使用して、抗生物質に対する細菌反応をリアルタイムで測定できます。これらの技術は、抗生物質の存在下での細菌の成長、代謝、または遺伝子発現に関する動的な情報を提供し、抗生物質効果をよりよく理解することを可能にします。
4。機械学習と人工知能 ：機械学習アルゴリズムは、抗生物質に対する細菌感受性を予測するための細菌ゲノム情報、抗生物質耐性パターン、および治療結果の大きなデータセットを分析できます。このアプローチは、高度な計算方法を活用して、より正確でパーソナライズされた治療の推奨事項を提供します。
5。迅速な抗菌薬感受性試験（RAST） ：RAST方法は、革新的な技術を使用して、抗生物質耐性の検出を加速します。これらの方法には、数時間または数分以内に結果を提供するカリメトリックアッセイ、蛍光ベースのアッセイ、およびインピーダンスベースのアッセイが含まれます。
6。 nanoporeシーケンス ：Nanoporeシーケンス技術は、細菌DNAまたはRNAを迅速に配列決定することができ、変異と耐性遺伝子の同定をほぼリアルタイムで可能にします。このアプローチは、抗生物質感受性検査に必要な時間を大幅に短縮する可能性があります。
これらの新しいアプローチの採用は、抗生物質の処方方法を臨床環境で使用する方法を変革する可能性があります。抗生物質に対する細菌感受性に関するより正確で迅速かつ包括的な情報を提供することにより、これらの方法は、治療を調整し、抗生物質耐性のリスクを最小限に抑え、患者の転帰を改善するのに役立ちます。
