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研究人员开发了一种软件来发现耐药细菌

华盛顿州立大学的研究人员开发了一种易于使用的软件程序来识别细菌中的耐药基因。

该项目可以更容易地识别环境中存在的致命的抗菌耐药细菌。在美国,这种超级细菌每年造成280多万难以治疗的肺炎或血液感染,3.5万人死亡

研究人员包括计算机科学博士研究生Abu Sayed Chowdhury,电子工程和计算机科学学院的Shira Broschat,以及Paul G. Allen全球动物健康学院的Douglas Call,他们在《科学报告》杂志上报告了他们的工作。

抗菌素耐药性(AMR)发生在细菌或其他微生物进化其遗传结构以克服用于治疗感染的药物时。导致葡萄球菌或链球菌感染或结核病、疟疾和肺炎等疾病的细菌已经发展出耐药菌株,这使得它们越来越难以治疗,有时甚至不可能治疗。在未来的几十年里,随着细菌进化到比有限数量的抗生素疗法更聪明的程度,随着感染、死亡和医疗成本的增加,这个问题预计会进一步恶化。

该论文的第一作者Chowdhury说:“随着抗微生物耐药性在世界范围内成为经济和公共卫生的威胁,迫切需要开发一种有效预测的工具。”

随着大规模基因测序变得越来越容易,研究人员正在环境中寻找抗菌素耐药性基因。研究人员对微生物在土壤和水中生活的位置以及它们可能如何传播和影响人类健康感兴趣。虽然他们能够识别出与抗amr基因相似的基因,但他们已经丢失了不相似的抗amr基因。

WSU的研究团队开发了一种机器学习算法,利用AMR蛋白的特征而不是基因序列的相似性来识别AMR基因。研究人员使用博弈论来帮助识别AMR基因。博弈论是一种应用于多个领域的工具,尤其是经济学,用来模拟游戏玩家之间的战略互动。

利用机器学习算法和博弈论方法,研究人员研究了遗传物质几个特征的相互作用,包括其结构和蛋白质序列的理化、进化和组成特性,而不是简单的序列相似性。

“与简单的序列匹配算法相比,我们的软件可以更深入地分析宏基因组数据,”乔杜里说。“这可能是一个重要的工具,有助于更好地理解新的抗菌素耐药基因的出现,这些基因最终会在临床上变得重要。”

Broschat说:“这个项目的优点是我们可以在新测序的基因组中检测到AMR。”“这是一种识别抗生素耐药性基因及其流行率的方法,否则可能不会被发现。”这是非常重要的。”

威斯康辛州立大学的研究小组寻找对两种常见抗生素——杆菌肽和万古霉素的耐药性,这两种抗生素用于治疗多种感染,从葡萄球菌感染到难辨梭状芽胞杆菌感染。他们能够精确地分类抗药基因,准确率高达90%。

他们开发了一个软件包,其他研究人员可以轻松下载并使用它在大量遗传物质中寻找AMR。软件也可以随着时间的推移得到改进。虽然它是在现有数据上训练的,但随着更多的数据和序列可用,研究人员将能够对算法进行重新训练。

Broschat说:“当更多的正面数据可用时,你可以引导和改进软件。”

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