Sztuczna inteligencja przewiduje rozprzestrzenianie się oporności na antybiotyki wśród bakterii, wspierając zdrowie publiczne

Naukowcy z Chalmers University of Technology opracowali model sztucznej inteligencji zdolny do przewidywania, kiedy bakterie rozwiną oporność na antybiotyki. Model ten, przeszkolony na obszernych zbiorach danych, wskazuje, że oporność rozprzestrzenia się łatwiej wśród bakterii o podobnym genetycznie składzie, szczególnie w środowiskach takich jak ludzie i oczyszczalnie ścieków. Oporność na antybiotyki, uznana przez Światową Organizację Zdrowia (WHO) za poważne globalne zagrożenie dla zdrowia, występuje, gdy bakterie ewoluują, aby wytrzymać działanie antybiotyków, co utrudnia leczenie infekcji. Model AI analizuje historyczne transfery genów między bakteriami, wykorzystując dane dotyczące ich DNA, struktury i środowiska. Został przeszkolony przy użyciu prawie miliona sekwencji genomów bakteryjnych. Badanie wykazało, że bakterie u ludzi i w oczyszczalniach ścieków są bardziej podatne na rozwój oporności poprzez transfer genów, ze względu na wysokie stężenie genów oporności i częste narażenie na antybiotyki. Model dokładnie przewidział transfer genów oporności w czterech na pięć przypadków, co sugeruje potencjał dla jeszcze bardziej precyzyjnych modeli w przyszłości. Naukowcy zamierzają wykorzystać sztuczną inteligencję do wykrywania rozprzestrzeniania się nowych genów oporności na bakterie chorobotwórcze oraz do opracowywania praktycznych rozwiązań, takich jak ulepszona diagnostyka i monitorowanie środowiska. Te badania, opublikowane w Nature Communications, podkreślają potencjał sztucznej inteligencji w zwalczaniu oporności na antybiotyki i ochronie zdrowia publicznego.