ИИ выявляет антибиотикорезистентные бактерии по микрофотографиям
Устойчивость патогенных бактерий ко многим известным антибиотикам создает серьезные проблемы для здравоохранения. Из-за этого необходимы методы быстрой детекции антибиотикорезистентных штаммов. Приобретенная резистентность к антимикробным препаратам меняет в том числе морфологию бактерий, и коллектив под руководством японских ученых предложил модель глубокого обучения, которая по внешнему виду бактериальных клеток отличает устойчивые штаммы от обычных.

Морфология клеток E. coli, устойчивых к родительским антибиотикам (полная версия с контрольным родительским штаммом в тексте).
Credit:
Frontiers in Microbiology (2024). DOI:
10.3389/fmicb.2024.1450804 |
CC BY
С тех пор, как открытие пенициллина ознаменовало начало «эры антибиотиков» и позволило значительно снизить смертность от бактериальных инфекций, прошло уже почти 100 лет. За это время многие патогены приобрели устойчивость к антибиотикам, и проблема мультирезистентности сейчас стоит крайне остро. По современным оценкам, в следующие 25 лет антибиотикорезистентные патогены могут унести 39 миллионов человеческих жизней (подробнее об этом прогнозе — на PCR.NEWS).
Влияние различных антимикробных препаратов на морфологические характеристики бактериальных клеток уже охарактеризовано с применением автоматических алгоритмов обработки изображений и машинного обучения. Однако исследования резистентных штаммов в отсутствие антибиотиков не проводились.
Ученые из Осакского университета в Японии и коллабораторы охарактеризовали 10 штаммов кишечной палочки (Escherichia coli), устойчивой к различным антибиотикам. Резистентные штаммы получали путем лабораторной эволюции, выращивая бактерии в присутствии антибиотика, после чего культивировали их уже в обычных условиях.
Исследователи предложили собственный специальный алгоритм автоматического анализа снимков, полученных методом фазово-контрастной световой микроскопии. Подход основан на глубоком обучении; с его помощью ученые обнаружили четкие морфологические различия между клетками родительских штаммов и теми, что приобрели резистентность к антибиотикам.
Эти отличия оказались наиболее ярко выражены у бактерий, устойчивых к бета-лактамам и хинолонам, и выражались в увеличении доли более толстых или коротких клеток среди резистентных штаммов по сравнению с чувствительными родительскими.
Дополняют исследование данные об экспрессии генов, связанных с морфологическими особенностями, характерными для устойчивых к антибиотикам штаммов. С помощью WGCNA авторы выделили несколько групп генов, связанных с тем или иным вариантом морфологии. Они оказались преимущественно вовлечены в процессы клеточного энергетического обмена, необходимы для эффективного потребления доступных питательных веществ и обеспечения адаптивности к изменениям внешних условий. Кроме того, был обнаружен модуль, содержащий гены, которые кодируют различные насосы и транспортеры, что также обеспечивает устойчивость к антибиотикам.
Таким образом, исследование продемонстрировало, что антибиотикорезистентные штаммы E. coli приобретают специфические морфологические особенности, которые позволяют отличить их от чувствительных при помощи нейросети, а главное, сохраняют эти изменения даже после прекращения воздействия препаратов. Авторы считают, что продолжением исследования может стать разработка алгоритма, который позволит разделять чувствительные к антибиотикам и резистентные клетки внутри гетерогенной популяции.
Источник
Ikebe, M. et al. Bioinformatic analysis reveals the association between bacterial morphology and antibiotic resistance using light microscopy with deep learning. // Front. Microbiol. 15:1450804. (2024) DOI: 10.3389/fmicb.2024.1450804