Utilizan inteligencia artificial para identificar bacterias resistentes a los antibióticos

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Científicos utilizan el aprendizaje automático para identificar bacterias resistentes a los antibióticos que pueden propagarse entre animales, humanos y el medio ambiente.

Expertos de la Universidad de Nottingham han desarrollado un software innovador que combina la secuenciación del ADN y el aprendizaje automático para ayudarlos a encontrar dónde y en qué medida las bacterias resistentes a los antibióticos se transmiten entre humanos, animales y el medio ambiente.

El estudio fue dirigido por la Dra. Tania Dottorini de la Facultad de Medicina y Ciencias Veterinarias de la Universidad.

Los entornos antropogénicos (espacios creados por los humanos), como las áreas de ganadería intensiva, se consideran caldos de cultivo ideales para las bacterias resistentes a los antimicrobianos y los genes resistentes a los antimicrobianos, que son capaces de infectar a los humanos y ser resistentes a los medicamentos utilizados en la medicina humana.

Esto puede tener enormes implicaciones sobre cómo ciertas enfermedades e infecciones pueden tratarse de manera efectiva.

En este nuevo estudio, un equipo de expertos observó una granja avícola comercial a gran escala en China y recolectó 154 muestras de animales, cadáveres, trabajadores y sus hogares y entornos.

De las muestras, aislaron una bacteria específica llamada Escherichia coli (E. coli).

Estas bacterias pueden vivir de manera bastante inofensiva en el intestino de una persona, pero también pueden ser patógenas y el genoma lleva genes de resistencia contra ciertos medicamentos, lo que puede provocar enfermedades que incluyen calambres estomacales severos, diarrea y vómitos.

Los investigadores utilizaron un enfoque computacional que integra el aprendizaje automático, la secuenciación del genoma completo, las redes de intercambio de genes y los elementos genéticos móviles para caracterizar los diferentes tipos de patógenos que se encuentran en la granja.

Descubrieron que los genes antimicrobianos (genes que confieren resistencia a los antibióticos) estaban presentes tanto en bacterias patógenas como no patógenas.

El nuevo enfoque, que utiliza el aprendizaje automático, permitió al equipo descubrir una red completa de genes asociados con la resistencia a los antimicrobianos, compartida entre animales, trabajadores agrícolas y el entorno que los rodea.

En particular, esta red incluía genes que se sabe que causan resistencia a los antibióticos, así como genes aún desconocidos asociados con la resistencia a los antibióticos.

La Dra. Dottorini dijo:

“No podemos decir en esta etapa de dónde se originó la bacteria, solo podemos decir que la encontramos y que ha sido compartida entre animales y humanos.

Como ya sabemos, se ha compartido, esto es preocupante, porque las personas pueden adquirir resistencias a los medicamentos de dos maneras diferentes: por contacto directo con un animal o indirectamente por comer carne contaminada.

Esto podría ser un problema particular en la avicultura, ya que es la carne más utilizada en el mundo.

“Las herramientas computacionales que hemos desarrollado nos permitirán analizar grandes datos complejos de diferentes fuentes, al mismo tiempo que identificamos dónde pueden estar los puntos críticos para ciertas bacterias.

Son rápidas, precisas y se pueden aplicar en entornos grandes, por ejemplo, varias granjas al mismo tiempo.

“Hay muchos genes resistentes a los antimicrobianos que ya conocemos, pero ¿cómo vamos más allá y desentrañamos nuevos objetivos para diseñar nuevos medicamentos?

Nuestro enfoque, utilizando el aprendizaje automático, abre nuevas posibilidades para el desarrollo de métodos computacionales rápidos, asequibles y efectivos que pueden proporcionar nuevos conocimientos sobre la epidemiología de la resistencia a los antimicrobianos en la ganadería”.

Fuente: PLOS