Coraz większe rozpowszechnienie bakterii opornych na antybiotyki stanowi rosnący problem na całym świecie. Każdego roku miliony ludzi są zakażane lekoopornymi patogenami, a tysiące umiera na niedające się leczyć zapalenie płuc lub zakażenie krwi.

W ostatnich latach naukowcy pracują nad sekwencjonowaniem genomu w celu identyfikacji genów oporności na antybiotyki, szukając podobnych sekwencji genów w publicznych bazach danych. Takie podejście jest jednak skuteczne tylko w przypadku znanych już genów oporności na antybiotyki. Nie pozwala natomiast zidentyfikować nowych lub nietypowych genów.

Teoria gier to narzędzie wykorzystywane w wielu dziedzinach, zwłaszcza w ekonomii. Stosowane w teorii gier modele określają, w jaki sposób zachowanie jednego uczestnika wpływa zachowania innych graczy i jak od nich zależy.

Naukowcy z Washington State University opracowali nowy sposób identyfikacji występujących u bakterii wcześniej nierozpoznanych genów oporności na antybiotyki. Wykorzystując uczenie maszynowe i teorię gier byli w stanie ustalić z 93 do 99 proc. dokładnością obecność genów opornych na antybiotyki w trzech różnych typach bakterii. Przyjrzeli się wzajemnym zależnościom kilku cech materiału genetycznego - w tym jego strukturze, właściwościom fizykochemicznym, ewolucyjnym i składowi sekwencji białkowych.

„Wydaje się, że istnieje ogromny rezerwuar genów oporności na antybiotyki w świecie przyrody” - powiedział biorący udział w badaniach prof. Douglas Call. „To narzędzie pozwala nam zidentyfikować geny przypuszczalnej oporności, które nie byłyby rozpoznawalne na podstawie prostych porównań sekwencji z publicznymi bazami danych” - dodał.

Autorzy badań będą pracować nad ulepszeniem swojego modelu i opracowaniem jego przyjaznej dla użytkownika i publicznie dostępnej wersji. (PAP)

Autor: Paweł Wernicki

pmw/ ekr/