Credito:Unsplash/CC0 di dominio pubblico
Gli scienziati hanno utilizzato l'apprendimento automatico per trovare nuovi modi per identificare e individuare le malattie negli allevamenti di pollame, il che aiuterà a ridurre la necessità di un trattamento antibiotico, riducendo il rischio che la resistenza agli antibiotici si trasmetta alla popolazione umana.
Lo studio, pubblicato su The ISME Journal , è stato guidato dalla dott.ssa Tania Dottorini della School of Veterinary Medicine and Science and Future Food Beacon dell'Università di Nottingham.
Il rapido aumento della produzione di pollame per soddisfare la crescente domanda in Cina ha portato a un uso estensivo e indiscriminato di antibiotici. Ciò ha portato a un preoccupante aumento dei casi di resistenza agli antimicrobici (AMR) diagnosticati negli animali, che potrebbero potenzialmente diffondersi all'uomo attraverso il contatto diretto, la contaminazione ambientale e il consumo di cibo.
Con la resistenza agli antibiotici ora uno dei problemi più pericolosi a livello mondiale, una diagnostica efficace e rapida dell'infezione batterica negli allevamenti di polli può ridurre la necessità di antibiotici, che ridurranno le epidemie e la resistenza antimicrobica.
In questo progetto, i ricercatori di Nottingham hanno raccolto campioni dagli animali, dagli esseri umani e dall'ambiente in una fattoria cinese e nel suo mattatoio collegato. Questi "grandi" dati complessi sono stati ora analizzati per nuovi biomarcatori diagnostici in grado di prevedere e rilevare l'infezione batterica, l'insorgenza di AMR e il trasferimento all'uomo. Questi dati consentiranno quindi un intervento e un trattamento precoci, riducendo la diffusione e la necessità di antibiotici.
Lo studio ha prodotto tre risultati chiave. In primo luogo, diversi geni di resistenza agli antibiotici (ARG) clinicamente rilevanti e associati elementi genetici mobili (geni di resistenza agli antibiotici in grado di muoversi all'interno dei genomi e tra i batteri) sono stati trovati in campioni di pollo sia umano che da carne. In particolare, sono stati trovati undici tipi di geni di resistenza agli antibiotici clinicamente importanti, con strutture geniche ARG mobili conservate tra campioni di ospiti diversi.
Il Dr. Dottorini ha affermato:"Queste somiglianze sarebbero state perse se avessimo utilizzato solo un'analisi comparativa convenzionale su larga scala, che in effetti ha mostrato che il microbioma e i resistomi differiscono tra ambienti e ospiti. Nel complesso, questa scoperta suggerisce l'importanza dell'adozione di una multiscala analisi durante la dissezione di somiglianze e differenze di resistomi e microbiomi in ambienti interconnessi complessi."
In secondo luogo, lo studio ha dimostrato che, sviluppando un approccio basato sull'apprendimento automatico che integra i dati metagenomici con metodi basati sulla cultura, il team ha scoperto l'esistenza di un resistoma dell'intestino di pollo correlato all'AMR che circola negli allevamenti. Questi risultati hanno supportato l'ipotesi che esistano correlazioni tra i fenotipi di resistenza dei singoli batteri commensali e patogeni e i tipi di ARG nel resistoma in cui esistono.
Infine, utilizzando la tecnologia di rilevamento e l'apprendimento automatico, il team ha scoperto che i resistomi principali correlati all'AMR sono essi stessi associati a vari fattori esterni come temperatura e umidità.
Il Dott. Dottorini ha affermato:"L'industria della produzione alimentare rappresenta un importante consumatore di antibiotici, ma i rischi AMR all'interno di questi ambienti non sono ancora del tutto chiari. È quindi fondamentale definire studi e metodi migliorati ottimizzati per questi ambienti in cui animali e esseri umani possono essere in stretto contatto. L'agricoltura di precisione, il sequenziamento del DNA conveniente e la maggiore adozione di tecnologie di apprendimento automatico offrono l'opportunità di sviluppare metodi che forniscano una migliore comprensione e quantificazione dei rischi di AMR negli ambienti agricoli". + Esplora ulteriormente
