A graph-theoretic approach to predict antibiotic resistance

Data
2023-06-16
Orientador(res)
Paccanaro, Alberto
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Resumo

Para uma determinada cepa bacteriana, os genes de resistência antimicrobiana (AMR) são aqueles identificados como responsáveis por conferir resistência a antibióticos. Normalmente, a sequência completa do genoma bacteriano ou os genes de resistência são usados para prever a resistência a antibióticos. Curiosamente, foi demonstrado recentemente que os métodos de aprendizado de máquina podem prever a resistência a antibióticos também usando conjuntos de genes conservados escolhidos aleatoriamente. Este estudo investiga uma possível razão para esse fenômeno. Nossa hipótese assume que genes conservados intimamente relacionados aos genes AMR em termos de interações físicas podem conter informações sobre resistência a antibióticos. Para testar nossa hipótese, quantificamos a relação entre genes conservados e genes AMR em termos de distâncias no interatoma usando métodos kernel em redes de interação proteína-proteína. Isso nos permitiu selecionar alguns conjuntos de genes conservados, que foram avaliados em termos de sua capacidade de prever a resistência a antibióticos usando um modelo de aprendizado de máquina baseado em árvores de decisão. Nossos experimentos não puderam estabelecer conclusivamente a existência de uma relação entre a distância de genes conservados de genes AMR e a resistência a antibióticos. Embora nossos resultados possam ser justificados pela baixa qualidade dos dados atualmente disponíveis, este estudo também sugere a existência de alterações compensatórias nos genomas bacterianos, que podem ser usados no futuro para a previsão de resistência a antibióticos.


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