Machine learning for digital diagnostics of antimicrobial resistance Apprentissage automatique pour le diagnostic numérique de la résistance aux antimicrobiens If action is not taken, antimicrobial resistance (AMR) will cost $100 trillion and claim 10 million lives annually by 2050. The factors driving AMR extend beyond human healthcare, with implications in veterinary medicine, agriculture, and the environment. New and improved approaches for tackling AMR include better monitoring, rational drug use, different business models to generate antibiotics, innovation at all levels, and most importantly, a global approach. 

This project assembles a transnational team (Canada, China, Finland, France) to apply new machine learning approaches for faster diagnosis and better monitoring of resistance. The initial focus will be on two major global pathogens that have developed multi-drug resistance: Pseudomonas aeruginosa and Streptococcus pneumoniae. The research team will develop machine learning that can orient treatment selection by assessing the level of resistance, providing a rationale for generating novel antibiotics, and assisting in the surveillance of human and livestock antimicrobial resistance.  

This is one of five IDRC-funded projects developed through the Joint Programming Initiative on Antimicrobial Resistance (JPIAMR), an international collaborative platform that coordinates global funding to support collaborative research and action on antimicrobial resistance. Through the JPIAMR, IDRC has partnered with 18 other donor agencies to fund innovative research projects on diagnostics and surveillance strategies, as well as tools and technologies that can be used to detect and monitor antimicrobial resistance in human, veterinary, and environmental settings, particularly in low- and middle-income countries. Si aucune mesure n’est prise, la résistance aux antimicrobiens (RAM) coûtera 100 mille milliards de dollars et fera 10 millions de victimes par an d’ici 2050. Les facteurs à l’origine de la RAM ne se limitent pas aux soins de santé humaine, mais elles ont des répercussions sur la médecine vétérinaire, l’agriculture et l’environnement. Les approches nouvelles et améliorées pour s’attaquer à la RAM comprennent une meilleure surveillance, l’utilisation rationnelle des médicaments, différents modèles commerciaux pour produire des antibiotiques, l’innovation à tous les niveaux et, surtout, une approche globale. 

Ce projet réunit une équipe transnationale (Canada, Chine, Finlande, France) pour appliquer de nouvelles approches d’apprentissage automatique permettant un diagnostic plus rapide et un meilleur suivi de la résistance. Dans un premier temps, l’accent sera mis sur deux grands pathogènes mondiaux qui ont développé une multirésistance aux médicaments : Pseudomonas aeruginosa et Streptococcus pneumoniae. L’équipe de recherche élaborera l’apprentissage automatique qui peut orienter le choix du traitement en évaluant le niveau de résistance, en fournissant une justification pour la production de nouveaux antibiotiques et en aidant à la surveillance de la résistance aux antimicrobiens chez l’homme et le bétail. 

Il s’agit de l’un des cinq projets financés par le CRDI qui ont été élaborés dans le cadre de la Joint Programming Initiative on Antimicrobial Resistance (JPIAMR), une plateforme collaborative internationale qui coordonne le financement mondial pour appuyer la recherche et l’action concertées sur la résistance aux antimicrobiens. Par l’intermédiaire de la JPIAMR, le CRDI s’est associé à 18 autres organismes donateurs pour financer des projets de recherche novateurs sur les stratégies, ainsi que les outils et les technologies de diagnostic et de surveillance pouvant servir à la détection et au suivi de la résistance aux antimicrobiens chez les humains, les animaux et dans l’environnement, en particulier dans les pays à revenu faible et à revenu intermédiaire.