Tecnologias emergentes para a detecção da resistência antimicrobiana em microbiologia clínica

dos testes convencionais à inteligência artificial

Resumo

Objetivo: analisar criticamente as principais tecnologias emergentes utilizadas para a detecção da resistência antimicrobiana (RAM) em microbiologiaclínica, destacando suas aplicações, vantagens e limitações. Metodologia: foi realizada uma revisão sistemática da literatura seguindo as diretrizesPRISMA. As buscas foram conduzidas nas bases PubMed/MEDLINE e Scopus, utilizando descritores relacionados à resistência antimicrobiana e métodosdiagnósticos. Resultados: inicialmente, 4.131 registros foram identificados, dos quais 38 estudos publicados entre 2020 e 2026 atenderam aos critériosde elegibilidade e compuseram a amostra final. Os estudos selecionados foram agrupados em quatro categorias principais: diagnósticos moleculares,tecnologias genômicas, testes rápidos de suscetibilidade fenotípica e abordagens computacionais baseadas em inteligência artificial. As evidênciasdemonstraram avanços significativos na redução do tempo diagnóstico, na detecção de patógenos e genes de resistência e no suporte à otimização da terapia antimicrobiana. Entretanto, desafios relacionados à padronização, à validação clínica multicêntrica, à interpretação dos resultados, aos custos operacionais e à integração aos fluxos laboratoriais ainda limitam a ampla implementação dessas tecnologias. Conclusão: o futuro do diagnóstico da RAM dependerá da integração de abordagens moleculares, fenotípicas, genômicas e computacionais capazes de fornecer informações mais rápidas, precisas e clinicamente relevantes para apoiar o manejo de pacientes e os programas de stewardship antimicrobiano.