Les aides neuves d'approche de théorie des jeux recensent la résistance aux antibiotiques bactérienne

Les chercheurs de Washington State University ont développé une voie nouvelle de recenser les gènes de résistance aux antibiotiques précédemment non reconnus dans les bactéries.

En employant l'apprentissage automatique et la théorie des jeux, les chercheurs pouvaient déterminer avec 93 à 99 pour cent d'exactitude la présence des gènes résistant aux antibiotiques dans trois types différents de bactéries.

Les chercheurs, y compris l'étudiant de troisième cycle Abu Sayed Chowdhury et professeur Shira Broschat dans l'école du génie électrique et de l'informatique, et appel de Douglas dans l'école de Paul Allen des santés animales globales, état sur leur travail dans le tourillon de profil haut, états scientifiques.

La prévalence accrue des bactéries résistant aux antibiotiques est un problème de croissance autour du monde. Chaque année, millions de gens aux États-Unis sont infectée avec les agents pathogènes résistant à la drogue, et les milliers de gens meurent des infections de pneumonie ou de circulation sanguine qui deviennent pour traiter.

Ces dernières années, les chercheurs avaient travaillé pour se servir du séquençage du génome pour recenser les gènes résistant aux antibiotiques, recherchant les séquences assimilées des gènes dans les bases de données publiques. Ceci fonctionne pour recenser les gènes résistant aux antibiotiques réputés, mais ne supporte pas avec les gènes neufs ou exceptionnels.

Il semble y a un vaste réservoir des gènes de résistance aux antibiotiques dans le monde naturel, cet outil nous permet de recenser les gènes de résistance présumés qui ne seraient pas reconnaissables basés sur des comparaisons simples de séquence avec les bases de données publiques. »

Appel de Douglas, école de Paul Allen des santés animales globales

Dans leur travail, l'équipe de WSU a décidé d'employer la théorie des jeux, un outil qui est utilisé dans plusieurs domaines, particulièrement économie, pour modéliser des interactions stratégiques entre les joueurs des jeux, pour aider à recenser les gènes résistant aux antibiotiques.

Dans la théorie des jeux, les modèles déterminent comment le comportement des affects d'un participant et dépendent du comportement d'autres lecteurs.

Utilisant leur approche d'algorithme et de théorie des jeux d'apprentissage automatique, les chercheurs ont regardé les interactions de plusieurs caractéristiques du matériel génétique, y compris sa structure et les propriétés physiochimiques, évolutionnaires, et de composition des séquences protéiques plutôt que simplement son homologie de séquence.

« Cette approche nouvelle de théorie des jeux est particulièrement puissante parce que des caractéristiques sont choisies sur la base d'à quel point elles fonctionnent ensemble dans son ensemble pour recenser les gènes de résistance antimicrobienne susceptibles -- tenant compte de la pertinence et de l'interdépendance des caractéristiques, » a dit Broschat.

Les chercheurs pouvaient employer l'approche avec de grande précision pour recenser des gènes de résistance antimicrobienne.

« Avec l'accroissement de la résistance antimicrobienne et du nombre de génomes ordonnancés procurables, utilisant l'apprentissage automatique prévoir la résistance antimicrobienne représente un développement important dans la fourniture neuve et des outils plus précis dans le domaine, » il a dit.

Les chercheurs travailleront ensuite pour améliorer leur modèle et pour développer un convivial et publiquement - version procurable pour prévoir la résistance antimicrobienne. Le travail a été financé en partie par le Karl M. Hansen Foundation.

Source:
Journal reference:

Chowdhury, A. S. et al. (2019) Antimicrobial Resistance Prediction for Gram-Negative Bacteria via Game Theory-Based Feature Evaluation. Scientific Reports. doi.org/10.1038/s41598-019-50686-z.