№12 декабрь 2024

Портал функционирует при финансовой поддержке Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций.

Для лекарственно устойчивых бактерий предложили новый алгоритм

С помощью новой программы можно оценить, как будут распространяться гены устойчивости к антибиотикам среди бактерий кишечной микрофлоры.

Одна из самых знаменитых лекарственно-устойчивых бактерий – штамм MRSA золотистого стафилококка. (Фото NIAID / Flickr.com.)

Активное использование антибиотиков в медицине и в сельском хозяйстве привело к тому, что среди бактерий стали все чаще появляться штаммы, к антибиотикам нечувствительные.

Ничего удивительного, просто сработали законы эволюции, согласно которым выживают наиболее приспособленные – среди бактерий ими  оказались те, у кого появились мутации, позволяющие справиться с антибиотиком. Но проблема лекарственной устойчивости бактерий не была бы и вполовину такой тяжелой, если бы не их способность передавать гены друг другу,

Речь идет о так называемом горизонтальном переносе генов, когда гены передаются не из поколения в поколение, не от материнской клетки дочерним, а от соседа к соседу.

Механизмы тут могут быть разные, у некоторых бактерий клетки специально обмениваются друг с другом фрагментами генома, некоторые просто подбирают ДНК от погибших бактерий, но, так или иначе, результат получается одинаковый – гены могут довольно быстро разбегаться по микробному сообществу. И часто среди этих горизонтально распространяемых генов оказываются гены устойчивости к антибиотикам.

Ситуация осложняется тем, что в горизонтальном переносе могут участвовать не только бактерии одного штамма или одного вида, но и бактерии разных видов. И, например, какая-нибудь полезная бактерия кишечной микрофлоры, которая обзавелась таким геном, вполне способна передать его копию патогенной бактерии, оказавшейся в том же кишечнике. Что же до самой полезной бактерии, то у нее ген устойчивости к антибиотикам мог возникнуть после какого-нибудь терапевтического курса.

Можно ли как-то предсказать траекторию путешествия генов устойчивости от одних бактерий к другим? И можно ли как-то предсказать вероятность того, что определенный ген будет распространяться с такой-то скоростью и между такими-то микробами?

У каждого человека микрофлора имеет свои особенности, да и медицинская история у всех разная, однако перспективы переноса генов все же можно предсказать. Дело в том, что когда ген встраивается в ДНК, то в ДНК остаются специфические следы, которые говоря о том, что тут работали конкретные молекулярные машины. Соответственно, если бактериальная клетка получила ген устойчивости не от соседа, а от материнской клетки, то таких следов в ее геноме не будет.

Исследователи из Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) разработали алгоритм, который позволяет анализировать контекст гена у разных видов бактерий. Алгоритм называется MetaCherchant, подробно он описан в статье в Bioinformatics .

С помощью новой программы можно сравнивать положение гена устойчивости у микробов из разных образцов микрофлоры, взятых у одного и того же человека в разное время (например, до и после курса антибиотиков), или же вообще у разных людей. В результате можно оценить, как ген передается от одного микроба в микрофлоре к другому, насколько разные микрофлоры расположены к тому, чтобы в них распространялись такие гены, к каким антибиотикам устойчивость может появиться быстро, а каким – нет, и т. д.

В перспективе с помощью MetaCherchant можно будет даже корректировать терапию бактериальных инфекций, выбирая такое средство, к которому в микрофлоре не скоро появится устойчивость. Но разработанный алгоритм применим не только для анализа геномов микрофлоры кишечника, но и для геномов бактерий из почв, природных водоемов, сточных вод; так что в целом это хороший инструмент для анализа, если так можно выразиться, круговорота устойчивости в самых разных микробных сообществах окружающей среды.

По материалам Университета ИТМО.

Автор: Кирилл Стасевич


Портал журнала «Наука и жизнь» использует файлы cookie и рекомендательные технологии. Продолжая пользоваться порталом, вы соглашаетесь с хранением и использованием порталом и партнёрскими сайтами файлов cookie и рекомендательных технологий на вашем устройстве. Подробнее