Великобритания: Исследователи используют ИИ для поиска устойчивых к антибиотикам бактерий

Эксперты из Ноттингемского университета разработали программное обеспечение, которое сочетает в себе секвенирование ДНК и машинное обучение, чтобы помочь в обнаружении передачи устойчивых к антибиотикам бактерий между людьми, животными и окружающей средой.

Исследование, опубликованное в PLOS Computational Biology, было проведено под руководством доктора Тани Дотторини из Школы ветеринарной медицины и науки Университета и руководящей группы Future Food Beacon.

Антропогенные среды (пространства, созданные человеком), такие как районы интенсивного животноводства, рассматриваются как идеальные места для размножения устойчивых к противомикробным препаратам бактерий и генов устойчивости к противомикробным препаратам, которые способны заражать человека и нести устойчивость к лекарствам, используемым в медицине. Это может иметь серьезные последствия для эффективного лечения определенных болезней и инфекций.

В ходе исследования группа экспертов изучила крупную коммерческую птицефабрику в Китае и собрала 154 образца, из которых ученые выделили специфические бактерии под названием Escherichia coli (E. coli). Эти бактерии могут совершенно безвредно жить в кишечнике человека, но также могут быть патогенными и нести гены устойчивости к определенным лекарствам.

Применяя машинное обучение, команда смогла обнаружить целую сеть генов, связанных с устойчивостью к противомикробным препаратам, общих для животных, сельскохозяйственных рабочих и окружающей среды. Примечательно, что эта сеть включала гены, которые, как известно, вызывают устойчивость к антибиотикам, и еще неизвестные гены, связанные с устойчивостью к антибиотикам.

Доктор Дотторини отмечает: «На данном этапе мы не можем сказать, откуда произошли бактерии, мы можем только сказать, что нашли их, и они были разделены между животными и людьми. Как мы уже знаем, это вызывает беспокойство, потому что люди могут приобрести устойчивость к лекарствам двумя разными путями — от прямого контакта с животным или косвенно, поедая зараженное мясо. Это может стать особой проблемой в птицеводстве, поскольку это наиболее широко используемое мясо в мире».

Этот подход может предложить новые возможности для разработки быстрых, доступных и эффективных вычислительных методов для анализа больших объемов сложных данных из различных источников. Вычислительные инструменты были быстрыми, точными и могли применяться в больших средах, таких как несколько животноводческих ферм одновременно, добавила д-р Дотторини. Это может помочь в разработке эффективных лекарств, нацеленных на обнаруженные в настоящее время гены устойчивости к противомикробным препаратам.

Исследование было проведено в сотрудничестве с профессором Джунши Ченом, профессором Фэнцинь Ли и профессором Цзысинь Пэном из Китайского национального центра оценки рисков безопасности пищевых продуктов (CFSA). Исследование было поддержано профессором Дэвидом Солтом, директором Future Food Beacon в Ноттингемском университете.