Mapear os genes que tornam as bactérias resistentes aos antibióticos
Uma equipa da Universidade de San Diego, na Califórnia, Estados Unidos, desenvolveu uma técnica de machine learning para identificar e prever quais os genes que tornam as bactérias resistentes aos antibióticos. O método foi testado na Mycobacterium tuberculosis – a bactéria responsável pela tuberculose nos humanos. Foram identificados 33 genes que já se sabia serem resistentes e 24 cuja resistência aos antibióticos era desconhecida.
Segundo os investigadores, este método poderá ser usado noutros patogéneos causadores de infeções, como estafilococos e bactérias responsáveis pelas infeções do trato urinário, pela pneumonia e pela meningite.
Jonathan Monk, um dos investigadores, explicou à Medica Magazine a aplicabilidade do método: “se há uma infeção por tuberculose persistente numa unidade de saúde, os médicos podem sequenciar uma cadeia, analisar os genes e perceber quais os antibióticos a que esses genes são resistentes e quais os antibióticos a que são suscetíveis, e depois fazer a prescrição adequada”.
A equipa recorreu a um algoritmo usando as sequências de genoma e fenótipos, nomeadamente as características que podem ser observadas, como a resistência aos antibióticos, de mais de 1500 cadeias de Mycobacterium tuberculosis. A partir destes inputs, o algoritmo identificou um conjunto de genes e alelos responsáveis pela resistência aos antibióticos. 33 foram validados como genes resistentes aos antibióticos e 24 são novas previsões ainda não testadas.
As previsões do algoritmo foram analisadas e foram identificadas combinações de alelos que podem interagir e tornar uma cadeia resistente aos antibióticos. Também descobriram que alguns destes alelos surgem em zonas estruturais das proteínas.
Como os resultados são, até ao momento, computacionais, a equipa vai procurar alargar o trabalho a investigadores experimentais para que se possa confirmar a resistência aos antibióticos dos 24 novos genes.
Outros artigos que lhe podem interessar