Sztuczna inteligencja przewiduje rozprzestrzenianie się oporności na antybiotyki u bakterii poprzez transfer genów

Model AI, przeszkolony na obszernych danych genetycznych, może teraz przewidywać rozwój oporności na antybiotyki u bakterii. Badanie przeprowadzone przez Chalmers University of Technology wskazuje, że oporność na antybiotyki jest łatwiej przenoszona między bakteriami o podobnym genetycznie składzie, szczególnie w oczyszczalniach ścieków i w organizmie człowieka. Erik Kristiansson, profesor z Chalmers University of Technology i University of Gothenburg, stwierdza: „Bakterie szkodliwe dla ludzi zgromadziły wiele genów oporności… Nasze badania analizują ten złożony proces ewolucyjny, aby dowiedzieć się, w jaki sposób te geny są przenoszone do bakterii chorobotwórczych. Dzięki temu możliwe jest przewidywanie, jak przyszłe bakterie rozwiną oporność”. Model AI, szczegółowo opisany w *Nature Communications*, przeanalizował historyczne transfery genów, wykorzystując dane dotyczące DNA bakterii, ich struktury i siedliska. Model został przeszkolony na prawie milionie genomów bakterii. David Lund, doktorant z Chalmers i University of Gothenburg, zauważa: „Widzimy, że bakterie występujące u ludzi i w oczyszczalniach wody mają większe prawdopodobieństwo nabycia oporności poprzez transfer genów… Innym ważnym czynnikiem, który zwiększa prawdopodobieństwo, że geny oporności 'przeskoczą' z jednej bakterii do drugiej, jest podobieństwo genetyczne bakterii”. Dokładność modelu została przetestowana na znanych transferach genów oporności. W czterech na pięć przypadków model dokładnie przewidział transfer. Naukowcy mają nadzieję udoskonalić model do użytku w diagnostyce i monitoringu, potencjalnie poprawiając wykrywanie bakterii wielolekoopornych i monitorowanie środowisk, w których obecne są antybiotyki.