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Pesquisadores da Washington State University desenvolveram uma nova maneira de identificar genes de resistência a antibióticos não reconhecidos em bactérias.
Empregando aprendizado de máquina e teoria dos jogos, os pesquisadores foram capazes de determinar com precisão de 93 a 99% a presença de genes resistentes a antibióticos em três tipos diferentes de bactérias.
Os pesquisadores, incluindo o estudante de pós-graduação Abu Sayed Chowdhury e a professora Shira Broschat, da Escola de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação, e Douglas Call, da Escola de Saúde Animal Global, Paul Allen, relatam seu trabalho na revista de alto nível, Scientific Reports .
A crescente prevalência de bactérias resistentes a antibióticos é um problema crescente em todo o mundo. Todos os anos, milhões de pessoas nos EUA são infectadas com patógenos resistentes a medicamentos, e milhares de pessoas morrem de pneumonia ou infecções da corrente sanguínea que se tornam impossíveis de tratar.
Nos últimos anos, os pesquisadores vêm trabalhando para fazer uso do seqüenciamento do genoma para identificar genes resistentes a antibióticos, procurando sequências semelhantes de genes em bancos de dados públicos. Isso funciona para identificar genes resistentes a antibióticos conhecidos, mas não se sustenta com genes novos ou incomuns.

“Parece haver um vasto reservatório de genes de resistência a antibióticos no mundo natural”

“Parece haver um vasto reservatório de genes de resistência a antibióticos no mundo natural”, disse Call. “Essa ferramenta nos permite identificar genes de resistência presumidos que não seriam reconhecíveis com base em simples comparações de seqüência com bancos de dados públicos”.
Em seu trabalho, a equipe da WSU decidiu usar a teoria dos jogos, uma ferramenta usada em vários campos, especialmente na economia, para modelar interações estratégicas entre jogadores, para ajudar a identificar genes resistentes a antibióticos.
Na teoria dos jogos, os modelos determinam como o comportamento de um participante afeta e depende do comportamento de outros jogadores.
Usando o algoritmo de aprendizado de máquina e a abordagem da teoria dos jogos, os pesquisadores analisaram as interações de várias características do material genético, incluindo sua estrutura e as propriedades físico-químicas, evolutivas e de composição das seqüências de proteínas, em vez de simplesmente sua similaridade.
“Essa nova abordagem da teoria dos jogos é especialmente poderosa porque os recursos são escolhidos com base em quão bem eles trabalham juntos como um todo para identificar possíveis genes de resistência a antimicrobianos – levando em consideração a relevância e a interdependência dos recursos”, disse Broschat.
Os pesquisadores foram capazes de usar a abordagem com alta precisão para identificar genes de resistência a antimicrobianos.
“Com o crescimento da resistência antimicrobiana e do número de genomas seqüenciados disponíveis, o uso do aprendizado de máquina para prever a resistência antimicrobiana representa um desenvolvimento significativo no fornecimento de ferramentas novas e mais precisas no campo”, disse ela.

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