Badanie to, niedawno opublikowane w czasopiśmie naukowym „Nature Communications”, zostało przeprowadzone wspólnie z University of Exeter, University of Birmingham (oba w Wielkiej Brytanii) oraz Westmead Hospital w Sydney (Australia).

Aby przeprowadzić te badania, zespół przeanalizował bazę danych, która jest przełomowa, ponieważ zawiera surowe dane dotyczące oporności na antybiotyki. Ta baza danych, o nazwie ATLAS, jest zarządzana przez firmę Pfizer i została upubliczniona od 2018 roku. Grupa robocza kierowana przez UC3M porównała informacje 600 000 pacjentów z ponad 70 krajów i wykorzystała metody uczenia maszynowego (rodzaj techniki sztucznej inteligencji) do wyodrębnienia wzorca ewolucji oporności.

Analizując te dane, zespół badawczy odkrył, że istnieją wzorce, które można wykryć przy użyciu surowych danych (MIC), ale które są niewykrywalne przy użyciu danych zagregowanych. Badanie to umożliwia zaprojektowanie terapii antybiotykowych, które są skuteczniejsze w kontrolowaniu infekcji i ograniczaniu wzrostu oporności, która powoduje wiele problemów klinicznych.