Las nuevas ayudas de la aproximación de la teoría del juego determinan resistencia antibiótico bacteriana

Los investigadores de Washington State University han desarrollado una manera nueva de determinar genes previamente desconocidos de la antibiótico-resistencia en bacterias.

Empleando el aprendizaje y la teoría del juego de máquina, los investigadores podían determinar con el 93 a 99 por ciento de exactitud la presencia de genes resistentes a los antibióticos en tres diversos tipos de bacterias.

Los investigadores, incluyendo el estudiante de tercer ciclo Abu Sayed Chowdhury y profesor Shira Broschat en la escuela de la ingeniería eléctrica y de informática, y lamamiento de Douglas en la escuela de Paul Allen de la salud de los animales global, parte sobre su trabajo en el gorrón destacado, partes científicos.

La incidencia cada vez mayor de bacterias resistentes a los antibióticos es un problema cada vez mayor en todo el mundo. Cada año, millones de gente en los E.E.U.U. se infecta con los patógeno drogorresistentes, y los millares de gente mueren de las infecciones de la pulmonía o de la circulación sanguínea que llegan a ser imposibles de tratar.

Estos últimos años, los investigadores han estado trabajando para hacer uso del genoma que ordenaba para determinar los genes resistentes a los antibióticos, buscando series similares de genes en bases de datos públicas. Esto trabaja para determinar genes resistentes a los antibióticos bien conocidos, pero no soporta con los genes nuevos o inusuales.

Aparece ser un depósito extenso de los genes de resistencia antibióticos en el mundo natural, esta herramienta permite que determinemos los genes de resistencia supuestos que no serían reconocibles basados en comparaciones simples de la serie con las bases de datos públicas.”

Lamamiento de Douglas, escuela de Paul Allen de la salud de los animales global

En su trabajo, las personas de WSU decidían utilizar la teoría del juego, una herramienta que se utiliza en varios campos, especialmente economía, para modelar acciones recíprocas estratégicas entre los jugadores del juego, para ayudar a determinar genes resistentes a los antibióticos.

En teoría del juego, los modelos determinan cómo el comportamiento de las influencias de un participante y dependen del comportamiento de otros jugadores.

Usando su aproximación del algoritmo y de la teoría del juego de aprendizaje de máquina, los investigadores observaban las acciones recíprocas de varias características del material genético, incluyendo su estructura y las propiedades fisioquímicas, evolutivas, y de la composición de las series de la proteína bastante que simple su semejanza de la serie.

“Esta aproximación nueva de la teoría del juego es especialmente potente porque las características se eligen en base de como de bien trabajan juntas en conjunto para determinar genes probables de la antimicrobiano-resistencia -- teniendo en cuenta la importancia y la interdependencia de características,” dijo a Broschat.

Los investigadores podían utilizar la aproximación con alta exactitud para determinar genes de la antimicrobiano-resistencia.

“Con el incremento en resistencia antimicrobiana y el número de genomas ordenados disponibles, usando el aprendizaje de máquina predecir resistencia antimicrobiana representa un revelado importante en ofrecer nuevo y herramientas más exactas en el campo,” ella dijo.

Los investigadores trabajarán después para perfeccionar su modelo y para desarrollar un convivial y - versión disponible para predecir público resistencia antimicrobiana. El trabajo fue financiado en parte por el Carl 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.