Машинное обучение прогнозирует распространение резистентности к антибиотикамМашинное обучение прогнозирует распространение резистентности к антибиотикам
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."
