人工智能预测细菌通过基因转移传播抗生素耐药性

一种人工智能模型，通过对大量遗传数据进行训练，现在可以预测细菌中抗生素耐药性的发展。 查尔姆斯理工大学的一项研究表明，抗生素耐药性更容易在基因相似的细菌之间传播，尤其是在废水处理厂和人体内。 查尔姆斯理工大学和哥德堡大学的埃里克·克里斯蒂安松教授表示：“对人类有害的细菌已经积累了许多耐药基因……我们的研究考察了这种复杂的进化过程，以了解这些基因是如何转移到病原菌中的。 这使得预测未来细菌如何产生耐药性成为可能。” 该人工智能模型在《自然通讯》杂志上详细介绍，它使用细菌DNA、结构和栖息地数据分析了历史基因转移。 该模型在近一百万个细菌基因组上进行了训练。 查尔姆斯大学和哥德堡大学的博士生大卫·伦德指出：“我们看到，在人类和水处理厂中发现的细菌更有可能通过基因转移产生耐药性……另一个增加耐药基因从一种细菌“跳跃”到另一种细菌的可能性的重要因素是细菌的遗传相似性。” 该模型的准确性已针对已知的耐药基因转移进行了测试。 在五分之四的案例中，该模型准确地预测了转移。 研究人员希望改进该模型，用于诊断和监测，从而可能改进多重耐药细菌的检测和监测存在抗生素的环境。