Genler sadece doğum yoluyla kalıtsal olarak transfer edilmemektedir. Bakteriler, antibiyotik direncinin yayılmasında büyük bir suçu olan, yatay gen transferi adı verilen bir süreçle genleri birbirine geçirme veya çevrelerinden alma yeteneğine sahiptir. Sorunun sebebini başta söyleyelim.
Cornell araştırmacıları, organizmaları işlevlerine göre sıralamak için makine öğrenimini kullandılar ve bu bilgiyi, genlerin aralarında nasıl aktarıldığını mükemmele yakın bir doğrulukla tahmin etmek için kullandılar.
Antibiyotik Direnci Ne Demektir
Antibiyotik direnci, bakteri ve mantar gibi mikroplar, onları öldürmek için tasarlanmış ilaçları yenme yeteneğini geliştirdiğinde ortaya çıkar. Bu, mikropların öldürülmediği ve büyümeye devam ettiği anlamına gelir.
Antibiyotiğe dirençli mikropların neden olduğu enfeksiyonların tedavisi zordur ve bazen imkansızdır. Çoğu durumda, antibiyotiğe dirençli enfeksiyonlar hastanede daha uzun süre kalma, ek doktor ziyaretleri ve maliyetli ve toksik alternatifler gerektirir.
Antibiyotik direnci, vücudun antibiyotiklere karşı direnç kazandığı anlamına gelmez; bakterilerin onları öldürmek için tasarlanmış antibiyotiklere karşı dirençli hale gelmesidir.
Bu kısa bilgiden sonra yazımıza dönersek;
Yapmış oldukları işlem potansiyel olarak antibiyotik direncinin yayılmasını durdurmak için kullanılabilecek bir yaklaşım.
Takımın makalesi, 22 Ekim’de Science Advances’te yayınlanan “İşlevler Yatay Gen Transferini ve Antibiyotik Direncinin Ortaya Çıkışını Öngörüyor” ismiyle yayınladı. Makalenin baş yazarı doktora öğrencisi Hao Zhou’dur.
“Organizmalar temel olarak diğer organizmalardan direnç genleri alabilirler. Bu nedenle, bakterilerin hangi organizmalarla değiş tokuş yaptığını bilmiş olsak organizmaları bu aktarıma dahil eden itici faktörlerin neler olduğunu da bulabilirdik” dedi.
“Kimin kiminle gen alışverişinde bulunduğunu çözebilirsek, o zaman belki bunun gerçekte nasıl olduğuna dair bir fikir verebilir ve muhtemelen bu süreçleri kontrol edebilir.”
Gen aktarımı yoluyla birçok yeni özellik paylaşılır. Ancak bilim adamları, bazı bakterilerin neden gen transferine girerken diğerlerinin yapmadığını belirleyemediler.
Araştırma Ekibi bireysel hipotezleri test etmek yerine, “kimin” genleri değiştirdiğini ve bu değişim ağlarını neyin yönlendirdiğini gösteren imzaları belirlemek için bakteri genomlarına ve bunların DNA replikasyonundan karbonhidratları metabolize etmeye kadar değişebilen çeşitli işlevlerine baktı.
Araştırma ekibi, her biri verilere gömülü farklı fenomenleri ortaya çıkaran birkaç makine öğrenimi modeli kullandı. Bu, aynı organizmanın suşları arasında ve farklı antibiyotik direnç genlerinin çoklu ağlarını tanımlamalarını sağladı.
Araştırmacılar toprak, bitkiler ve okyanuslarla ilişkili organizmalara odaklandılar, ancak modelleri aynı zamanda Acinetobacter baumannii ve E. coli gibi insanla ilişkili organizmalara ve patojenlere bakmak için çok uygundur ve yerel ortamlarda, örneğin Bir bireyin bağırsak mikrobiyomu olarak.
Makine öğrenimi modellerinin, antibiyotik direnç genlerine uygulandığında özellikle etkili olduğunu buldular.
Brito, “Bence buradaki en büyük çıkarımlardan biri, özellikle antibiyotik direnci için bakteriyel gen alışverişi ağının tahmin edilebilir olmasıdır. Verilere bakarak bunu anlayabiliriz ve aslında her organizmanın genomuna bakarsak daha iyisini yapabiliriz. Bu rastgele bir süreç değil.” diye de eklemede bulunuyor.
En şaşırtıcı bulgulardan biri, modellemenin insanla ilişkili bakteriler ve henüz gözlemlenmemiş patojenler arasında birçok olası antibiyotik direnci transferini öngörmesiydi. Bu olası, ancak henüz tespit edilmemiş transfer olayları, bağırsak mikrobiyomunda veya oral mikrobiyomda insanla ilişkili bakterilere neredeyse özeldi.
Brito, “Bu genlerin nasıl yayıldığını tahmin edebilirsek, bir hastanın bağırsağında ne gördüğümüze bağlı olarak ya müdahale edebileceğimizi ya da belirli bir antibiyotiği seçebileceğimizi hayal edebiliriz. Daha genel olarak, belirli organizma türlerinin belirli bir ortamda başkalarıyla birlikte nereye transfer olacağının tahmin edildiğini görebiliriz” diyor.
Kaynak: phys.org
