microbius
РОССИЙСКИЙ МИКРОБИОЛОГИЧЕСКИЙ ПОРТАЛ
Поиск
rss

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2Vtzqx7tLnC

Реклама

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2VtzqwzYS9e

Реклама

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2VtzqvtsLHv

Реклама

Машинное обучение прогнозирует распространение резистентности к антибиотикам
Машинное обучение прогнозирует распространение резистентности к антибиотикам

Автор/авторы:
share
42
backnext
Рис.: simplilearn.com

Бактерии способны передавать гены друг другу или забирать их из окружающей среды в процессе, называемом горизонтальным переносом генов, который является одним из основных виновников распространения резистентности к антибиотикам.

   Авторы исследования, опубликованного 22 октября в журнале Science, использовали машинное обучение для сортировки организмов по их функциям и использования этой информации для предсказания с почти идеальной точностью передачи генов между ними - подход, который потенциально может быть использован для остановки распространения резистентности к антибиотикам.

   "Организмы могут приобретать гены резистентности от других организмов. Поэтому было бы полезно знать, с какими организмами бактерии обмениваются генами, и не только это, но и выяснить, какие движущие факторы вовлекают организмы в эту передачу", - говорит Илана Брито, старший автор статьи. "Если мы сможем выяснить, кто с кем обменивается генами, то это позволит понять, как это происходит на самом деле и как контролировать эти процессы".

   Многие новые признаки передаются посредством переноса генов. Но ученые до сих пор не могли определить, почему одни бактерии участвуют в передаче генов, а другие нет. Вместо того чтобы проверять отдельные гипотезы, группа Брито изучила геномы бактерий и их различные функции - от репликации ДНК до метаболизма углеводов - чтобы определить признаки, указывающие на тех, кто обменивается генами и что движет этими сетями обмена.

   Было использовано несколько моделей машинного обучения, что позволило выявить многочисленные сети различных генов резистентности к антибиотикам в разных штаммах одного и того же вида. В ходе исследования ученые сосредоточились на организмах, связанных с почвой, растениями и океанами, но их модель также хорошо подходит для изучения организмов и патогенов, ассоциированных с человеком, таких как Acinetobacter baumannii и E. coli, и в локальных средах, таких как микробиом кишечника человека.

   Они обнаружили, что модели машинного обучения были особенно эффективны в применении к генам резистентности к антибиотикам. "Я думаю, что один из главных выводов здесь заключается в том, что сеть обмена бактериальными генами - в частности, для резистентности к антибиотикам - предсказуема", - говорит Брито. "Мы можем понять это, изучив данные и геном каждого организма. Это не случайный процесс".

   Одним из самых удивительных результатов стало то, что моделирование предсказало множество возможных случаев передачи резистентности к антибиотикам между бактериями, ассоциированными с человеком, которые еще не были выявлены. Эти вероятные, еще не обнаруженные события переноса были почти исключительно связаны с бактериями микробиома кишечника или ротовой полости. "Можно представить, что если мы сможем предсказать, как распространяются эти гены, мы сможем либо вмешаться, либо выбрать конкретный антибиотик в зависимости от того, что мы увидим в кишечнике пациента", - считает Брито.

"В более широком смысле, мы можем увидеть, где определенные типы организмов могут передавать гены другим в определенной среде. И мы думаем, что в этих данных могут быть новые мишени для антибиотиков."
Источник:

ScienceDaily, 22 October 2021

Комментариев: 0
Вам также может быть интересно
Узнайте о новостях и событиях микробиологии
Первыми получайте новости и информацию о событиях
up