El 01 de noviembre, INFOBAE llevó a cabo una entrevista a la Dra. Daniela Centrón, directora del Laboratorio de Investigaciones de Mecanismos de Resistencia a Antibióticos (LIMRA) y del IMPaM.
“La resistencia a los antibióticos (RAM) constituye un problema de salud global y complejo, ubicándose Argentina entre los países que presentan mayor número de aislamientos clínicos multidroga resistentes en el mundo. Esta resistencia a antibióticos es crítica en el ambiente intrahospitalario debido a las llamadas ‘superbacterias’, que son cepas bacterianas capaces de acumular cientos de genes de la RAM, persistir en el nicho intrahospitalario y diseminarse a nivel global. La gran amenaza es que estas superbacterias se dispersen entre los pacientes de la comunidad, de lo cual ya hay varios registros”, explicó a Infobae la doctora Daniela Centrón, Investigadora Principal del CONICET y Profesora Adjunta de la Cátedra de Microbiología, Parasitología e Inmunología de la Facultad de Medicina de la UBA”.
“Una de las áreas que estamos desarrollando, es la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) a la problemática de la RAM, la cual entre otras características, tiene un alto valor predictivo. La IA en conjunto con aplicaciones estadísticas a la bacteriología clásica, a la biología molecular y al tratamiento antimicrobiano de los pacientes potencia el campo de acción. Para ello estamos desarrollando junto a un hospital privado de comunidad de la ciudad autónoma de Buenos Aires, y al UO Centro Nacional de Genómica y Bioinformática -ANLIS Malbrán, una plataforma que además de asociar factores de diferentes áreas, va a servir de soporte, por un lado para la investigación multidisciplinaria de los mecanismos asociados a la RAM y por otro, en la toma de decisiones clínicas brindando asesoramiento en la selección de antimicrobianos para cada paciente en perticular, dentro del marco de la “medicina de precisión o personalizada”.
https://impam.conicet.gov.ar/limra/
