Ученые исследовали трансформации, затронувшие внешнее и внутреннее устройство микроорганизмов, чтобы определить, могут ли эти метаморфозы свидетельствовать о лекарственной устойчивости. Они сделали снимки чувствительных и устойчивых к лекарствам бактерий крупным планом, используя технику, называемую просвечивающей электронной микроскопией. Затем исследователи применили методы глубинного обучения к изображениям, чтобы идентифицировать признаки, которые тесно коррелируют с лекарственной устойчивостью.
«Мы обнаружили, что бактерии, устойчивые к антибиотику под названием эноксацин, демонстрировали различия в форме клеток, структуре внешней мембраны, периплазматическом пространстве, содержании и расположении гранул по сравнению с чувствительным к лекарствам штаммом», — объясняет автор исследования Кунихико Нишино.
Изменения в строении также были тесно связаны с мутациями в гене lpp, который кодирует основной структурный компонент внешней мембраны.
«Наши результаты показывают, что бактерии меняют свое строение при приобретении лекарственной устойчивости и что эти изменения могут быть обнаружены с высокой точностью с помощью алгоритма машинного обучения», — говорит ведущий автор проекта Хаяси-Нишино.
Результаты исследования демонстрируют успех метода исследовательской группы, который заключается в визуализации структурных особенностей устойчивых к лекарственным средствам бактерий. Ожидается, что новый подход используют в разработке технологии, которая сможет автоматически прогнозировать лекарственную устойчивость на основе изменений формы бактерий без необходимости скрининга на основе лекарств.
Читать далее
Ученые нашли самых здоровых людей на Земле: все дело в уникальном образе жизни
Физики воссоздали способности Т-1000 из «Терминатора-2» в лаборатории