Новые модели машинного обучения предсказывают устойчивость бактерий к антибиотикам

Устойчивость к противомикробным препаратам (УПП) представляет собой всё более опасную проблему для глобального здравоохранения. Только в 2019 году метициллин-резистентный золотистый стафилококк (MRSA) стал причиной более 100 000 смертей в мире, связанных с УПП.

Глобальное разнообразие и баланс фенотипов в наборе данных по S. aureus. Автор: npj Antimicrobials and Resistance (2025). DOI: 10.1038/s44259-025-00172-6

Проблемы диагностики и лечения

Главная сложность в диагностике и лечении УПП заключается в том, что её эволюция может опережать принятие клинических решений. Традиционно для выявления устойчивости у S. aureus образцы бактерий культивируют в присутствии различных антибиотиков.

Хотя этот лабораторный метод надёжен, он требует времени, и результаты могут прийти уже после выбора терапии, что потенциально усугубляет проблему устойчивости. Предыдущие подходы на основе машинного обучения опирались на детальные геномные профили, которые могли не учитывать новые штаммы или плохо секвенированные геномы.

Новый подход от Окинавского института науки и технологий

В новой статье, опубликованной в журнале npj Antimicrobials & Resistance, исследователи из Окинавского института науки и технологий (OIST) предлагают более надёжные модели машинного обучения для прогнозирования профиля устойчивости на основе генома конкретной бактерии.

«Задержки в диагностике устойчивости к антибиотикам могут влиять на выбор лечения, — говорит первый автор работы, аспирантка Бруна Фистарол. — Личный опыт столкновения с этой проблемой мотивировал меня изучить геномные подходы, которые могли бы лечь в основу более быстрых диагностических инструментов».

Вместо того чтобы отслеживать тысячи мельчайших изменений в ДНК в полностью секвенированных геномах каждого штамма, команда выбрала более простой и практичный сигнал: какие гены присутствуют у штамма и сколько у него их копий. Они обучили модели машинного обучения на большой всемирной базе данных геномов S. aureus для прогнозирования устойчивости к часто используемым антибиотикам.

«Подход оказался высокоточным, и, что особенно важно, модели оставались надёжными даже при применении к генетически отличным штаммам, с которыми они ранее не сталкивались, — говорит профессор Гергей Й. Сёйёши, старший автор и руководитель подразделения эволюционной геномики в OIST. — А поскольку информацию о генах можно восстановить даже из неполных или «грязных» данных секвенирования, эти модели имеют большой потенциал для применения в реальных клинических условиях».

Происхождение и будущее исследования

Эта работа выросла из неожиданного направления. Группа Сёйёши обычно изучает глубокую эволюционную историю, охватывающую миллиарды лет. В недавнем исследовании, опубликованном в Science, команда проследила раннюю эволюцию бактерий, дышащих кислородом, прогнозируя, обладали ли древние бактерии генами, необходимыми для аэробного метаболизма. Когда Бруна Фистарол присоединилась к подразделению для стажировки, она предложила применить тот же подход, но на гораздо меньших временных масштабах. Теперь команда заложила основу для создания новых инструментов борьбы с УПП.

Фистарол подводит итог: «Наша работа указывает путь к более надёжному и масштабируемому геномному прогнозированию. Это шаг навстречу более быстрому, экономичному и практичному тестированию и мониторингу устойчивости».

Больше информации: Bruna F. Fistarol et al, Gene copy-number features generalize better than SNPs for antimicrobial resistance prediction in Staphylococcus aureus, npj Antimicrobials and Resistance (2025). DOI: 10.1038/s44259-025-00172-6

Источник: Okinawa Institute of Science and Technology

ИИ: Это исследование — отличный пример того, как фундаментальные научные методы, разработанные для изучения древней истории жизни, могут быть адаптированы для решения актуальных медицинских проблем. Подход, основанный на подсчёте копий генов вместо анализа единичных мутаций, выглядит более прагматичным и устойчивым к неполноте данных, что критически важно для внедрения в клиническую практику. В условиях растущей угрозы супербактерий такие инструменты могут стать важным оружием в арсенале врачей.