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计算生物学家使用生物技术预测抗生素耐药性

2019-09-06 11:11:47 • 来源：

就在几天前，世界卫生组织(WHO)公布了12种抗生素耐药菌株的清单，这些菌株被认为是“对人类健康的最大威胁”。萨尔州大学临床生物信息学教授安德烈亚斯凯勒也在研究这些细菌耐药性。“如果患者能够更快地获得最适合对抗该疾病的治疗，那么不仅有利于患者。它还有助于以更有针对性的方式分配目前可用的抗生素，从而阻力的发展可以放慢速度，“凯勒解释道。

计算生物学家使用生物技术预测抗生素耐药性

现有方法揭示细菌菌株中的这些抗性非常耗时。首先，细菌在培养皿营养液中生长。一旦培养物可见，就可以测试其对抗生素的反应。但在结果确定之前，患者的宝贵时间就过去了。“医生可能需要24至72小时才能确定哪种抗生素可用于各自的治疗。但医疗专业人员很少会让患者长期受苦，因此他们往往依赖于他们的经验，” Curetis的首席商务官，Achim Plum。“如果医生选择了错误的抗生素，这对患者没有多大用处。更重要的是，每次使用抗生素时，产生耐药病原体的风险都会增加。而且由于细菌繁殖很快，这就像时间流逝中的进化一样，”李子。来自德国南部的公司已经提供快速检测程序，其中包含检测病原体的特殊分子及其特定的耐药性，适用于各种疾病，包括肺部感染，组织和移植感染以及血液或腹腔感染。Plum：“我们目前正在使用遗传标记来确定抗生素耐药性。这种方式我们可以覆盖最常见的抗性机制。但我们也意识到仍然存在阻力，这就是为什么我们这就是原因。他们也试图破译目前可能不常见的机制，但可能成为未来的主要威胁。但为了开发更有效的测试程序，我们需要研究从患者身上分离出的数百或数千种病原体。

为此，Curetis于2016年9月从西门子技术加速器获得了遗传文库GEAR(“遗传抗生素抗性和易感性”)。该数据库和相关平台是与两所大学合作开发的：基尔的临床分子生物学研究所是负责细菌基因测序，而萨达兰大学的安德烈亚斯凯勒和他的临床生物信息学工作组专注于30TB数据库的计算机辅助数据分析。

计算生物学家安德烈亚斯凯勒说：“细菌非常聪明，很快就可以根据它们对抗性的遗传倾向采取行动。感谢GEAR，我们现在可以更好地了解它们的个体策略。” 该遗传文库的基础是一个包含数十年信息的全球数据库。目前，GEAR包含了11,000种细菌菌株的数据，这些菌株在过去三十年中从世界各地的患者样本中分离出来，以及它们各自对21种常见抗生素的反应模式。

借助这些数据，研究人员可以检查与某些抗生素耐药性相关的遗传异常。“这就像一个巨大的谜题，”凯勒说，并迅速推断所收集的数据相当于大约500,000本圣经。但他的算法和第一批结果让他充满信心：“我们已经能够准确地预测85%的阻力。”

无论所讨论的抗生素多么普遍或新颖，抗药性都会动态发展。因此，GEAR数据库在未来也需要具备适应性。“抗生素耐药性是世界上最紧迫的医疗保健问题之一，研究应该协调良好。我们正在计划将GEAR扩展到抗生素耐药性的联合研究平台，帮助缩小学术研究，公共医疗保健之间的关系。和健康产业，“Achim Plum说。

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