Con casi 5 millones de muertes anuales relacionadas con la resistencia antimicrobiana (RAM) en el mundo, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha declarado que esta es una de las principales amenazas para la salud pública global.
En respuesta a esta amenaza, dos especialistas en infectología de los Hospitales Universitarios de Ginebra (Hôpitaux Universitaires de Genève) desarrollaron una aplicación de código abierto para combatir la resistencia antimicrobiana optimizando el uso de antibióticos y mejorando la identificación de eventos de desescalada antimicrobiana (ADE, por sus siglas en inglés).
La alta tasa de mortalidad asociada a la RAM se explica principalmente por el uso indebido y excesivo de antimicrobianos, tanto en humanos como en el ecosistema en general.
Para facilitar la evaluación y clasificación de los espectros de antibióticos, el Dr. Mikael de Lorenzi-Tognon, especialista en enfermedades infecciosas de los Hospitales Universitarios de Ginebra e investigador posdoctoral en la Universidad de California en San Francisco, junto con el profesor Jacques Schrenzel, cofundador del Centro de Excelencia en Bacteriología de la Universidad de Ginebra, lanzaron S³ en abril de 2024. S³ significa «Simplified Spectrum Score» (Puntuación de Espectro Simplificada).
S³ tiene como objetivo facilitar los procesos de desescalada antimicrobiana/antibiótica (ADE). Estos procesos consisten en sustituir un antibiótico de amplio espectro por otro de espectro reducido. Sin embargo, clasificar correctamente los espectros de los antibióticos para calcular las ADE es un proceso complejo que requiere cálculos manuales y a menudo se basa en criterios subjetivos.
Para simplificar estos cálculos y clasificaciones, S³ utiliza un algoritmo que permite puntuar y clasificar los espectros de los antibióticos. En la práctica, esta aplicación puede ser utilizada por profesionales sanitarios para seleccionar mejor los microorganismos objetivo al prescribir antibióticos. La aplicación fue desarrollada utilizando datos del Comité Europeo para las Pruebas de Sensibilidad Antimicrobiana (EUCAST), cubriendo 63 antibióticos y 837 microorganismos.
El código fuente fue publicado en GitHub y el artículo de investigación asociado fue publicado bajo una licencia Creative Commons.
