Ученые из Арканзаса разработали метод на основе машинного обучения, который позволяет идентифицировать опасные штаммы бактерий у домашней птицы. Новый подход анализирует не только наличие конкретных генов, но и их взаимное расположение в геноме. Это открывает возможность отличать патогенные штаммы бактерии Enterococcus cecorum от близкородственных, но безвредных.
Бактерия E. cecorum широко распространена в птицеводстве, и большинство её штаммов не представляют угрозы. Однако патогенные варианты могут вызывать у птиц артрит, костные инфекции и хромоту, что приводит к экономическим потерям в отрасли и ухудшает условия содержания животных. До сих пор выявить генетические маркеры болезни было сложно, поскольку вредоносные и безвредные штаммы имеют много общих генов.
Исследовательская группа под руководством Араньяка Госвами из Сельскохозяйственной экспериментальной станции Арканзаса сосредоточилась на изучении так называемых геномных островков. Это участки ДНК, которые бактерии часто заимствуют у других микроорганизмов. Именно в них могут содержаться гены, отвечающие за устойчивость к антибиотикам и вирулентность.
Вместо того чтобы рассматривать геном как простой перечень генов, ученые анализируют его как карту, изучая порядок и группировку генов. По словам господина Госвами, алгоритм распознаёт закономерности в последовательности генов так же, как языковая модель выявляет устойчивые сочетания слов. Система научилась определять, какие комбинации и расположения генов характерны для патогенных штаммов.
В ходе первого исследования проанализировали геномы 145 штаммов E. cecorum, из которых 50 были патогенными. Выяснилось, что в геномах болезнетворных бактерий чаще встречаются островки с генами, которые связаны с устойчивостью к антимикробным препаратам и обменом генетическим материалом.
Авторы подчёркивают, что пока система представляет собой исследовательский инструмент, а не готовый диагностический тест. Она помогает понять, почему некоторые линии бактерий становятся опасными, и отследить распространение генов устойчивости. Существующие методы мониторинга, такие как посев культур и поиск отдельных генов, по-прежнему актуальны, но новый подход может их дополнить, оценивая геном в более широком контексте.
Прежде чем метод можно будет применять для регулярного надзора на птицефабриках, его необходимо протестировать на более крупных и географически разнообразных наборах данных. В будущем эту стратегию планируют адаптировать для анализа других бактерий, которые поражают животных, людей и растения. Команда уже начала изучать близкородственную бактерию Enterococcus faecalis – одну из частых причин внутрибольничных инфекций у людей.