Scegliere l’antibiotico sbagliato, anche solo per qualche giorno, può peggiorare le condizioni di un paziente, allungare il ricovero e contribuire alla diffusione dei batteri resistenti. Il problema è che l’antibiogramma standard, l’esame che indica quali antibiotici sono efficaci contro un determinato batterio, richiede tempo. Uno studio italiano pubblicato sull’International Journal of Infectious Diseases propone una via per accorciare quella finestra critica: un modello di machine learning capace di prevedere la sensibilità batterica agli antibiotici con oltre il 90% di accuratezza e con almeno 48 ore di anticipo rispetto ai metodi tradizionali, utilizzando dati già presenti nelle cartelle cliniche ospedaliere.
Lo studio: quasi 10.000 pazienti, due ospedali, sei anni di dati
La ricerca, coordinata dall’IDI-IRCCS di Roma in collaborazione con l’Università di Salerno, il CNR, l’Istituto Superiore di Sanità e l’Università Link di Roma, ha analizzato 15.581 isolati batterici provenienti da 9.966 pazienti seguiti tra il 2018 e il 2024 in due ospedali italiani. Il modello è stato sviluppato e validato su dati clinici e microbiologici raccolti nella pratica ospedaliera quotidiana: nessuna procedura aggiuntiva, nessun esame straordinario. Il sistema elabora le informazioni già disponibili e produce quello che i ricercatori chiamano un “antibiogramma digitale“, una previsione strutturata della risposta del batterio isolato ai diversi antibiotici.
“Questi risultati dimostrano che le informazioni normalmente disponibili nelle cartelle cliniche e nei sistemi informativi ospedalieri, se correttamente utilizzate, possono essere sfruttate per supportare decisioni terapeutiche rapide, efficaci e mirate”, spiega il microbiologo Giuseppe Piccinni, co-autore dello studio.
Perché 48 ore fanno la differenza
Nel trattamento delle infezioni batteriche gravi, ogni ora conta. I medici si trovano spesso a dover avviare una terapia antibiotica empirica in attesa dei risultati di laboratorio, scegliendo cioè il farmaco sulla base dell’esperienza clinica e delle probabilità statistiche, senza la certezza di colpire il batterio giusto nel modo giusto. Un antibiogramma digitale disponibile in anticipo consente di personalizzare la terapia fin dalle prime ore, riducendo il rischio di trattamenti inefficaci e limitando l’uso indiscriminato di antibiotici ad ampio spettro, uno dei principali motori della resistenza antimicrobica.
Il tema è tutt’altro che secondario: l’antibiotico-resistenza è considerata dall’OMS una delle maggiori minacce alla salute pubblica globale, e ogni strumento capace di orientare la scelta terapeutica in modo più preciso e tempestivo rappresenta un contributo concreto alla sua gestione.
