KI sagt Ausbreitung von Antibiotikaresistenzen bei Bakterien voraus und unterstützt die öffentliche Gesundheit

Forscher der Chalmers University of Technology haben ein KI-Modell entwickelt, das vorhersagen kann, wann Bakterien Resistenzen gegen Antibiotika entwickeln. Dieses Modell, das mit umfangreichen Datensätzen trainiert wurde, zeigt, dass sich Resistenzen leichter zwischen genetisch ähnlichen Bakterien ausbreiten, insbesondere in Umgebungen wie dem menschlichen Körper und Kläranlagen. Antibiotikaresistenz, die von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) als eine der größten globalen Gesundheitsbedrohungen eingestuft wird, tritt auf, wenn Bakterien sich so entwickeln, dass sie Antibiotika widerstehen und Infektionen schwerer zu behandeln sind. Das KI-Modell analysiert historische Gentransfers zwischen Bakterien und verwendet Daten über ihre DNA, Struktur und Umgebung. Es wurde mit fast einer Million bakterieller Genomsequenzen trainiert. Die Studie ergab, dass Bakterien im menschlichen Körper und in Kläranlagen aufgrund der hohen Konzentration von Resistenzgenen und der häufigen Exposition gegenüber Antibiotika anfälliger für die Entwicklung von Resistenzen durch Gentransfer sind. Das Modell sagte den Resistenzgentransfer in vier von fünf Fällen korrekt voraus, was auf ein Potenzial für noch präzisere zukünftige Modelle hindeutet. Die Forscher wollen die KI nutzen, um die Ausbreitung neuer Resistenzgene auf krankheitsverursachende Bakterien zu erkennen und praktische Lösungen zu entwickeln, wie z. B. verbesserte Diagnostik und Umweltüberwachung. Diese in Nature Communications veröffentlichte Forschung unterstreicht das Potenzial der KI bei der Bekämpfung von Antibiotikaresistenzen und dem Schutz der öffentlichen Gesundheit.