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Aproximação da aprendizagem de máquina eficaz em prever a propagação antibiótica da resistência

Os genes são herdados não somente com o nascimento. As bactérias têm a capacidade para passar entre si genes, ou escolha-os acima de seu ambiente, com um processo chamado transferência horizontal do gene, que é um culpado principal na propagação da resistência antibiótica.

Os pesquisadores de Cornell usaram a aprendizagem de máquina classificar organismos por suas funções e usar esta informação para prever com precisão próximo-perfeita como os genes são transferidos entre elas, uma aproximação que poderia potencial ser usada para parar a propagação da resistência antibiótica.

O papel da equipe, “funções prevê transferência horizontal do gene e a emergência da resistência antibiótica,” o 22 de outubro publicado na ciência avança. O autor principal é estudante doutoral Hao Zhou.

Os organismos basicamente podem adquirir genes de resistência de outros organismos. E assim ajudaria se nós soubemos que organismos as bactérias estavam trocando com, e não somente aquela, mas nós poderia figurar para fora quais são os factores de condução que implicam organismos nesta transferência. Se nós podemos figurar para fora quem está trocando genes com o quem, a seguir talvez ele daria a introspecção em como este acontece realmente e possivelmente controle mesmo estes processos.”

Ilana Brito, professor adjunto e companheiro da faculdade de Sesquicentennial da família de Mong na engenharia biomedicável na faculdade da engenharia, e do autor superior do papel

Muitos traços novos são compartilhados com transferência do gene. Mas os cientistas não puderam determinar porque algumas bactérias contratam em transferência do gene quando outro não fizerem.

Em vez de testar hipóteses individuais, a equipe de Brito olhou aos genomas das bactérias e a suas várias funções - que podem variar da réplica do ADN a metabolizar hidratos de carbono - a fim identificar as assinaturas que indicam “quem” trocavam genes e o que conduzia estas redes da troca.

A equipe de Brito usou diversos modelos deaprendizagem, cada qual amolaram para fora os fenômenos diferentes encaixados nos dados. Isto permitiu-os de identificar redes múltiplas de genes de resistência antibióticos diferentes, e através das tensões do mesmo organismo.

Para o estudo, os pesquisadores centrados sobre os organismos associados com o solo, as plantas e os oceanos, mas seu modelo bem-são seridos igualmente olhar organismos e os micróbios patogénicos humano-associados, tais como o baumannii da ácinobactéria e o Escherichia Coli, e dentro dos ambientes localizados, tais como o microbiome do intestino de um indivíduo.

Encontraram que os modelos deaprendizagem eram particularmente eficazes quando aplicados aos genes de resistência antibióticos.

“Eu penso que um dos takeaways grandes aqui é que a rede da troca bacteriana do gene - especificamente para a resistência antibiótica - é predizível,” Brito disse. “Nós podemos compreendê-lo olhando os dados, e nós podemos fazer melhor se nós olhamos realmente o genoma de cada organismo. Não é um processo aleatório.”

Um dos resultados os mais surpreendentes era que a modelagem previu muitas transferências antibióticas possíveis da resistência entre as bactérias e os micróbios patogénicos humano-associados que não foram observados ainda. Este o probable, contudo indetectado, eventos de transferência eram quase exclusivos às bactérias humano-associadas no microbiome do intestino ou no microbiome oral.

A pesquisa é emblemática do centro recentemente lançado de Cornell para a resistência antimicrobial, concordando Brito, que desempenha serviços no comité de direcção do centro.

“Se pode imaginar que se nós podemos prever a como a propagação destes genes, nós pôde poder intervem ou escolhe um antibiótico específico, dependendo o que nós vemos no intestino de um paciente,” Brito disse. “Mais amplamente, nós podemos ver onde determinados tipos de organismos são previstos para transferir com outro em um determinado ambiente. E nós pensamos que pôde haver uns alvos antibióticos novos nos dados. Por exemplo, genes que poderiam aleijar estes organismos, potencial, em termos de sua capacidade para persistir em determinados ambientes ou para adquirir estes genes.”

Source:
Journal reference:

Zhou, H., et al. (2021) Functions predict horizontal gene transfer and the emergence of antibiotic resistance. Science Advances. doi.org/10.1126/sciadv.abj5056.