Científicos utilizan el aprendizaje automático para identificar bacterias resistentes a los antibióticos

Archivo - Bacterias resistentes a los antibióticos aisladas en el IRYCIS. /
Archivo - Bacterias resistentes a los antibióticos aisladas en el IRYCIS. / - JERÓNIMO RODRÍGUEZ BELTRÁN - Archivo
Publicado: viernes, 22 abril 2022 13:23


MADRID, 22 Abr. (EUROPA PRESS) -

Expertos de la Universidad de Nottingham (Reino Unido) han desarrollado un innovador programa informático que combina la secuenciación del ADN y el aprendizaje automático para ayudar a encontrar dónde y en qué medida se transmiten las bacterias resistentes a los antibióticos entre los seres humanos, los animales y el medio ambiente.

Los entornos antropogénicos (espacios creados por el ser humano), como las zonas de ganadería intensiva, se consideran un caldo de cultivo ideal para las bacterias resistentes a los antimicrobianos y los genes resistentes a los antimicrobianos, capaces de infectar a los seres humanos y de portar resistencia a los fármacos utilizados en la medicina humana. Esto puede tener enormes implicaciones en el tratamiento eficaz de ciertas enfermedades e infecciones.

China cuenta con una gran industria ganadera intensiva, siendo las aves de corral la segunda fuente de carne del país, y es el mayor consumidor de antibióticos para la producción de alimentos del mundo.

En este nuevo estudio, publicado en la revista científica 'PLOS Computational Biology', un equipo de expertos examinó una granja comercial de aves de corral a gran escala en China, y recogió 154 muestras de animales, cadáveres, trabajadores y sus hogares y entornos. A partir de las muestras, aislaron una bacteria específica llamada 'Escherichia coli' ('E. coli').

Estas bacterias pueden vivir de forma bastante inofensiva en el intestino de una persona, pero también pueden ser patógenas, y su genoma porta genes de resistencia contra ciertos fármacos, lo que puede provocar enfermedades como calambres estomacales graves, 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 encontrados en la granja. Descubrieron que los genes antimicrobianos (genes que confieren resistencia a los antibióticos) estaban presentes tanto en las bacterias patógenas como en las no patógenas.

El nuevo enfoque, que utiliza el aprendizaje automático, permitió al equipo descubrir toda una red de genes asociados a la resistencia a los antimicrobianos, compartida por los animales, los trabajadores de la granja 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 a la resistencia a los antibióticos.

"No podemos decir en este momento de dónde proceden las bacterias, sólo podemos decir que las hemos encontrado y que han sido compartidas entre animales y humanos. Como ya sabemos que se ha compartido, esto es preocupante, porque las personas pueden adquirir resistencias a los fármacos de dos maneras diferentes: por contacto directo con un animal, o indirectamente al comer carne contaminada. Esto podría ser un problema particular en la avicultura, ya que es la carne más utilizada en el mundo", explica la líder del estudio, Tania Dottorini.