Устойчивость болезнетворных бактерий к антибиотикам в последнее время стала одной из главных проблем в медицине. Чрезмерное употребление антибиотиков в терапии и сельском хозяйстве приводит к тому, что в метагеноме, то есть в совокупности геномов бактерий, населяющих кишечник здорового человека, накапливаются гены устойчивости к антибиотикам. Однако недавние исследования показали, что представители нормальной микробиоты способны передавать гены резистентности патогенным бактериям, также делая их устойчивыми к антибактериальной терапии. В этой связи становится особенно важным изучение механизмов распространения таких генов.
Программисты из Университета ИТМО совместно с коллегами из ФНКЦ физико-химической медицины ФМБА России разработали алгоритм под названием MetaCherchant, позволяющий изучить окружение заданного гена и выяснить, как оно изменяется у разных видов бактерий.
«Мы создали инструмент, при помощи которого можно рассмотреть, как отличается соседство гена устойчивости в геноме микроба из двух и более образцов микробиоты. Так мы можем сравнить состояние микробиоты у разных людей или у одного человека в разное время: например, до и после лечения антибиотиками, ─ рассказывает Владимир Ульянцев, доцент кафедры компьютерных технологий Университета ИТМО. ─ Полученные данные можно визуализировать и на их основе предположить, как ген, дающий устойчивость к лекарствам, передавался от одного вида микробов к другому».
Изучение окружения и механизмов передачи генов устойчивости к антибиотикам важно в первую очередь для создания эффективных схем лечения инфекционных заболеваний.
«Используя MetaCherchant, можно оценивать, насколько микрофлора способствует распространению устойчивости к конкретному классу антибиотиков. В перспективе можно предсказать, к каким антибиотикам резистентность приобретается патогенами наиболее часто или, наоборот, очень редко, и на основании этого корректировать терапию. Это вопрос ближайших пары лет», ‒ утверждает Евгений Олехнович, сотрудник Центра физико-химической медицины.
Разработанный алгоритм применим не только для анализа геномов микрофлоры кишечника: с его помощью можно изучать, например, образцы микробиоты из почвы, воды или канализации.
«Мы можем оценивать распространение резистентности внутри одного сообщества бактерий, такого как микрофлора кишечника, или между различными сообществами. Это позволит выявить глобальные пути передачи устойчивости к антибиотикам через окружающую среду, ─ говорит Евгений Олехнович. ‒ Проблема резистентности комплексная и требует системного подхода, в котором наш инструмент может занять важное место».
Статья: «MetaCherchant: analyzing genomic context of antibiotic resistance genes in gut microbiota», E. I. Olekhnovich, A. T. Vasilyev, V. I. Ulyantsev et al. Bioinformatics Oct. 28, 2017
