L'IA prédit la propagation de la résistance aux antibiotiques chez les bactéries via le transfert de gènes

Un modèle d'IA, entraîné sur de vastes données génétiques, peut désormais prédire le développement de la résistance aux antibiotiques chez les bactéries. Une étude de l'Université de technologie de Chalmers indique que la résistance aux antibiotiques est plus facilement transmise entre des bactéries génétiquement similaires, en particulier dans les stations d'épuration des eaux usées et dans le corps humain. Erik Kristiansson, professeur à l'Université de technologie de Chalmers et à l'Université de Gothenburg, déclare : « Les bactéries nuisibles aux humains ont accumulé de nombreux gènes de résistance... Nos recherches examinent ce processus évolutif complexe pour apprendre comment ces gènes sont transférés aux bactéries pathogènes. Cela rend possible la prédiction de la façon dont les futures bactéries développeront une résistance. » Le modèle d'IA, détaillé dans *Nature Communications*, a analysé les transferts de gènes historiques en utilisant l'ADN bactérien, la structure et les données d'habitat. Le modèle a été entraîné sur près d'un million de génomes bactériens. David Lund, doctorant à Chalmers et à l'Université de Gothenburg, note : « Nous constatons que les bactéries présentes chez l'homme et dans les stations d'épuration des eaux ont une plus grande probabilité de devenir résistantes par transfert de gènes… Un autre facteur important qui augmente la probabilité que les gènes de résistance 'sautent' d'une bactérie à une autre est la similarité génétique des bactéries. » La précision du modèle a été testée par rapport aux transferts de gènes de résistance connus. Dans quatre cas sur cinq, le modèle a prédit avec précision le transfert. Les chercheurs espèrent affiner le modèle pour une utilisation dans le diagnostic et la surveillance, améliorant potentiellement la détection des bactéries multirésistantes et la surveillance des environnements où des antibiotiques sont présents.