AI voorspelt verspreiding van antibioticaresistentie in bacteriën via genoverdracht

Een AI-model, getraind op uitgebreide genetische data, kan nu de ontwikkeling van antibioticaresistentie in bacteriën voorspellen. Een studie van de Chalmers University of Technology geeft aan dat antibioticaresistentie gemakkelijker wordt overgedragen tussen genetisch vergelijkbare bacteriën, met name in afvalwaterzuiveringsinstallaties en in het menselijk lichaam. Erik Kristiansson, professor aan de Chalmers University of Technology en de Universiteit van Göteborg, stelt: "Bacteriën die schadelijk zijn voor mensen hebben veel resistentiegenen verzameld... Ons onderzoek onderzoekt dit complexe evolutionaire proces om te leren hoe deze genen worden overgedragen aan pathogene bacteriën. Dit maakt het mogelijk om te voorspellen hoe toekomstige bacteriën resistentie ontwikkelen." Het AI-model, gedetailleerd beschreven in *Nature Communications*, analyseerde historische genoverdrachten met behulp van bacteriële DNA-, structuur- en habitatgegevens. Het model is getraind op bijna een miljoen bacteriële genomen. David Lund, promovendus aan Chalmers en de Universiteit van Göteborg, merkt op: "We zien dat bacteriën die in mensen en waterzuiveringsinstallaties worden aangetroffen een grotere kans hebben om resistent te worden door genoverdracht... Een andere belangrijke factor die de kans vergroot dat resistentiegenen van de ene bacterie naar de andere 'springen', is de genetische overeenkomst van de bacteriën." De nauwkeurigheid van het model werd getest op bekende resistentiegenoverdrachten. In vier van de vijf gevallen voorspelde het model de overdracht nauwkeurig. Onderzoekers hopen het model te verfijnen voor gebruik in diagnostiek en monitoring, waardoor mogelijk de detectie van multiresistente bacteriën en de monitoring van omgevingen waar antibiotica aanwezig zijn, wordt verbeterd.