人工智慧預測細菌通過基因轉移傳播抗生素抗藥性

一種人工智慧模型，通過對大量遺傳數據進行訓練，現在可以預測細菌中抗生素抗藥性的發展。 查爾姆斯理工大學的一項研究表明，抗生素抗藥性更容易在基因相似的細菌之間傳播，尤其是在廢水處理廠和人體內。 查爾姆斯理工大學和哥德堡大學的埃里克·克里斯蒂安松教授表示：“對人類有害的細菌已經積累了許多抗藥基因……我們的研究考察了這種複雜的進化過程，以了解這些基因是如何轉移到病原菌中的。 這使得預測未來細菌如何產生抗藥性成為可能。” 該人工智慧模型在《自然通訊》雜誌上詳細介紹，它使用細菌DNA、結構和棲息地數據分析了歷史基因轉移。 該模型在近一百萬個細菌基因組上進行了訓練。 查爾姆斯大學和哥德堡大學的博士生大衛·倫德指出：“我們看到，在人類和水處理廠中發現的細菌更有可能通過基因轉移產生抗藥性……另一個增加抗藥基因從一種細菌“跳躍”到另一種細菌的可能性的重要因素是細菌的遺傳相似性。” 該模型的準確性已針對已知的抗藥基因轉移進行了測試。 在五分之四的案例中，該模型準確地預測了轉移。 研究人員希望改進該模型，用於診斷和監測，從而可能改進多重抗藥細菌的檢測和監測存在抗生素的環境。