Des chercheurs développent un logiciel pour prédire la résistance des bactéries aux antibiotiques

« Des chercheurs développent un logiciel pour prédire la résistance des bactéries aux antibiotiques », source communiqué du 6 juillet 2020 de la Washington State University.

Des chercheurs de la Washington State University ont développé un logiciel facile à utiliser pour identifier les gènes résistants aux antibiotiques dans les bactéries.

Le programme pourrait faciliter l'identification des bactéries mortelles résistantes aux antimicrobiens qui existent dans l'environnement. De tels microbes provoquent chaque année plus de 2,8 millions de pneumonies, d’infection de la circulation sanguine et d'autres infections difficiles à traiter et 35 000 décès aux États-Unis.

Les chercheurs, dont Abu Sayed Chowdhury, diplômé en informatique, Shira Broschat de la School of Electrical Engineering and Computer Science et Douglas Call, de la Paul G. Allen School for Global Animal Health, rendent compte de leurs travaux dans la revue Scientific Reports.

La résistance aux antimicrobiens (RAM) se produit lorsque des bactéries ou d'autres micro-organismes évoluent ou acquièrent des gènes qui codent pour des mécanismes de résistance aux médicaments. Les bactéries qui causent des infections à staphylocoques ou des streptocoques ou des maladies telles que la tuberculose et la pneumonie ont développé des souches résistantes aux médicaments qui les rendent de plus en plus difficiles et parfois impossibles à traiter. Le problème devrait s'aggraver au cours des prochaines décennies en termes d'augmentation des infections, des décès et des coûts de santé à mesure que les bactéries évoluent pour «déjouer» un nombre limité de traitements antibiotiques.

« Nous devons développer des outils pour prédire facilement et efficacement la résistance aux antimicrobiens qui menace de plus en plus la santé et les moyens de subsistance dans le monde », a déclaré Chowdhury, auteur principal de l’article.

Le séquençage génétique à grande échelle étant devenu plus facile, les chercheurs recherchent des gènes de la RAM dans l'environnement. Les chercheurs se sont intéressés à connaître où les microbes vivent dans le sol et l'eau et comment ils pourraient se propager et affecter la santé humaine. Bien qu'ils soient capables d'identifier des gènes similaires aux gènes connus résistants à la résistance aux antimicrobiens, il leur manque probablement des gènes de résistance qui semblent très uniques du point de vue de la séquence protéique.

L'équipe de recherche WSU a développé un algorithme d'apprentissage automatique qui utilise les caractéristiques des protéines de la RAM plutôt que la similitude des séquences de gènes pour identifier les gènes de la RAM. Les chercheurs ont utilisé une approche de la théorie des jeux, un outil utilisé dans plusieurs domaines, en particulier en économie, pour modéliser les interactions stratégiques entre les joueurs de jeux, ce qui à son tour permet d'identifier les gènes de la RAM. En utilisant leur algorithme d'apprentissage automatique et leur approche de la théorie des jeux, les chercheurs ont examiné les interactions de plusieurs caractéristiques du matériel génétique, y compris sa structure et les propriétés physico-chimiques et de composition des séquences protéiques plutôt que simplement la similitude des séquences.

« Notre logiciel peut être utilisé pour analyser des données métagénomiques plus en profondeur que ne le feraient des algorithmes de correspondance de séquences simples », a dit Chowdhury. « Cela peut être un outil important pour identifier de nouveaux gènes de résistance aux antimicrobiens qui pourraient éventuellement devenir cliniquement importants. »

« La vertu de ce programme est que nous pouvons réellement détecter la RAM dans les génomes nouvellement séquencés », a déclaré Broschat. « C’est une façon d’identifier les gènes de la RAM et leur prévalence qui n’auraient pas pu être découverts autrement. C’est vraiment important. »

L'équipe de la WSU a examiné les gènes de résistance retrouvés dans les espèces de Clostridium, Enterococcus, Staphylococcus, Streptococcus et Listeria. Ces bactéries sont à l'origine de nombreuses infections majeures et maladies infectieuses, notamment les infections à staphylocoques, les intoxications alimentaires, la pneumonie et la colite mortelle due à C. difficile. Ils ont pu classer avec précision les gènes résistants avec une précision allant jusqu'à 90%.

Ils ont développé un progiciel qui peut être facilement téléchargé et utilisé par d'autres chercheurs pour rechercher la RAM dans de grands pools de matériel génétique. Le logiciel peut également être amélioré au fil du temps. Bien qu'il soit formé sur les données actuellement disponibles, les chercheurs seront en mesure de recycler l'algorithme à mesure que davantage de données et de séquences seront disponibles.

« Vous pouvez démarrer et améliorer le logiciel à mesure que des données plus positives deviennent disponibles », a dit Broschat.