למידת מכונה משתמשת בשכונות גנים כדי לזהות חיידקי עופות מזיקים

כשזה מגיע לזיהוי חיידקים מזיקים, זה עוזר להסתכל על החברה שהגנים שלהם שומרים.

חוקרים עם תחנת הניסויים החקלאיים של ארקנסו, זרוע המחקר של חטיבת החקלאות של אוניברסיטת ארקנסו, השתמשו בגישה של למידת מכונה כדי לחקור לא רק אילו גנים יש לחיידק, אלא גם היכן הגנים הללו יושבים זה ליד זה. אותה "שכונה גנטית" עזרה לחוקרים להבחין בין זנים גורמי מחלות של Enterococcus cecorumפתוגן עופות, מזנים לא פתוגניים.

בעוד זנים רבים של E. cecorum אינם מזיקים, אחרים עלולים לגרום לדלקות פרקים, זיהומי עצמות וצליעה בעופות, מה שיוצר דאגות לרווחת בעלי חיים ואובדן כלכלי.

מודל למידת המכונה מזהה דפוסים בסדר גנטי בדומה לזה שהוא מזהה דפוסים בשפה. מחקרים רבים בוחנים גנים בנפרד. אנחנו בוחנים את המיקומים הגנומיים שלהם, הסדר ויחסי השכנות שלהם".

Aranyak Goswami, ביולוג חישובי ועוזר פרופסור עם המרכז לניתוח נתונים חקלאי של תחנת הניסויים

השיטה החדשה שימשה כדי להבחין בין זנים גורמי מחלות של E. cecorum מאלה שאינם פתוגניים על ידי ניתוח האופן שבו גנים שכנים מאורגנים בתוך הגנום החיידקי. גוסוואמי ועמיתיו פרסמו לאחרונה את תוצאות מחקר הוכחת הרעיון שלהם בכתב העת Frontiers in Microbiology, והראו שדפוסים בסידור הגנים השכנים יכולים לעזור להבחין בין זנים גורמי מחלות של E. cecorum מבלתי מזיקים.

גוסוואמי אמר שהרעיון לחקור את מה שהחוקרים מכנים "ארכיטקטורת קלטת גנומית של איים" מקורו ברושיקש לגאד, מחבר שותף למחקר ודוקטורנט במחלקה למדעי בעלי החיים. Goswami מזוהה גם עם המחלקות למדעי בעלי החיים ומדעי העופות במכללת דייל באמפרס למדעי החקלאות, המזון והחיים באוניברסיטת ארקנסו.

"בזמן שקראתי את הספרות, כל הזמן תהיתי אם אנחנו מפספסים חלק מהסיפור על ידי התבוננות בגנים אחד בכל פעם", אמר לגאד. "זה הוביל אותי לחקור כיצד גנים מסודרים יחד באיים גנומיים והאם השכונות הגנטיות הללו יכולות לעזור להבחין בין זנים פתוגניים לבין זנים בלתי מזיקים."

משמר שכונה

מחקרים גנומיים מסורתיים מתמקדים לעתים קרובות בשאלה האם קיימים גנים בודדים. למרות שגישה זו היא בעלת ערך, אמר גוסוואמי, היא מתעלמת לעתים קרובות מהאופן שבו גנים שכנים מסודרים ומתפקדים יחד.

הוא משווה את ההבדל להסתכלות על בתים ברחוב. במקום להסתכל בתוך בתים בודדים, החוקרים בחנו את השכונה כולה כדי לזהות מבנים גנומיים רחבים וייחודיים יותר.

גוסוואמי ועמיתיו בחנו את ארכיטקטורת הקסטה הזו, שהיא הדרך שבה קבוצות של גנים שכנים מאורגנות, בתוך חלקים גדולים יותר של DNA הנקראים איים גנומיים. בניגוד לשאר הגנום של החיידק, איים גנומיים נרכשים לעתים קרובות מחיידקים אחרים ונושאים לעתים קרובות גנים המסייעים לחיידקים לשרוד, להתפשט או לגרום למחלות, כולל גנים העמידות לאנטיביוטיקה.

בתוך אותם איים, החוקרים חקרו כיצד קבוצות של גנים שכנים אורגנו כדי ללמוד האם לזנים מזיקים יש דפוסי שכונה שונים מאשר לזנים לא מזיקים.

פיתוח מפה

שיטות קיימות לניטור E. cecorum מסתמכים לעתים קרובות על גידול חיידקים או בדיקת גנים ספציפיים. גוסוואמי אמר שגישות אלה עלולות לפספס דפוסים רחבים יותר מכיוון שהן מתמקדות בגנים בודדים ולא בארגון הגנים השכנים.

במקום להתייחס לגנום כמו לרשימת קניות, הם התייחסו אליו יותר כמו מפה. החוקרים בדקו היכן ממוקמים גנים ואילו גנים נוטים להתרחש בקרבת מקום, לא רק אם קיים גן מסוים.

"מעט מאוד קבוצות לומדות סוג זה של ארכיטקטורת אינטראקציה", אמר גוסוואמי.

החוקרים ניתחו את הגנום של 145 E. cecorum זנים שנאספו מעופות, כולל 95 זנים לא פתוגניים ו-50 זנים פתוגניים המסוגלים לגרום למחלות. הניתוח מצא כי זנים גורמי מחלות נוטים יותר להכיל איים גנומיים המועשרים בגנים המעורבים בעמידות לאנטיביוטיקה ובתנועה של חומר גנטי בין חיידקים.

כלי למעקב עתידי

גוסוואמי הדגיש כי השיטה מיועדת ככלי מחקרי ולא ככלי אבחוני.

למרות שהגישה הראתה ביצועים חזקים במסגרת המחקר, יהיה צורך באימות נוסף לפני שניתן יהיה להשתמש בה באופן שגרתי לניטור להקות עופות או לזהות זנים מתעוררים הגורמים למחלות, אמר.

ובכל זאת, הממצאים מצביעים על כך שארגון הגנים, לא רק נוכחותם, עשוי לספק רמזים חשובים לגבי האופן שבו פתוגנים חיידקיים מתפתחים ומופיעים.

"זה נותן לנו דרך נוספת להבין את החיידקים האלה", אמר גוסוואמי. "אם נוכל לזהות דפוסים שמבדילים בין זנים מזיקים לבלתי מזיקים, זה יכול בסופו של דבר לעזור לשפר את המעקב ולהפיק השערות חדשות לגבי האופן שבו פתוגנים אלה מתפתחים."

המחקר גם מראה כיצד ביולוגיה חישובית ולמידת מכונה יכולים להשלים את המיקרוביולוגיה המסורתית על ידי חשיפת דפוסים משמעותיים החבויים בתוך מערכי נתונים גנומיים גדולים.

המחקר נערך בשיתוף שאקיל רפי, מתמטיקאי שעבד על הפרויקט כעמית מחקר בתר-דוקטורט במדעי נתונים וביואינפורמטיקה לפני שהצטרף למכללה להנדסה של אוניברסיטת ארקנסו כאסיסטנט בהוראה.

צינור מרובה מינים

למרות שהמחקר התמקד בפתוגן של עופות, גוסוואמי אמר כי ניתן להתאים את הצינור החישובי לחיידקים רבים אחרים. הוא הצביע על שיתופי פעולה עם חוקרים שחקרו פתוגנים של דבורים כדוגמה אחת ואמר כי ניתן ליישם את אותה גישה בסופו של דבר על חיידקים המשפיעים על בני אדם, בעלי חיים, חיות בר וצמחים, בתנאי שיהיו מספיק נתונים גנומיים זמינים.

"הגישה אינה מוגבלת למין חיידקים או בית גידול אחד", אמר גוסוואמי. "אם יש מספיק מידע גנומי, נוכל להתאים את הצינור הזה."

גוסוואמי אמר שהצוות מתחיל להתאים את הצינור החישובי ללימוד Enterococcus faecalisקרוב משפחה של חיידק העופות שהוא גורם שכיח לזיהומים שנרכשו בבתי חולים בבני אדם. החוקרים מתכננים ליישם את הגישה גם על E. coli וחיידקים אחרים כדי להבין טוב יותר כיצד זנים לא פתוגניים מתפתחים לפתוגנים גורמי מחלות.

"המטרה שלנו היא לא רק לפרסם מאמר", אמר גוסוואמי. "רצינו לבנות צינור שחוקרים החוקרים כל פתוגן חיידקי יכולים להשתמש בו".

המחקר החל כאשר חברת גידול העופות Cobb-Vantress פנתה לגוסוואמי על מומחיותו בלמידת מכונה וגנומיקה כדי ללמוד E. cecorum. מימון ראשי מברית המחקר של ארקנסו עזר להשיק את שיתוף הפעולה.

המחקר כלל בידודי חיידקים זמינים לציבור מארקנסו, יחד עם גנומים ממקורות אחרים, מה שאפשר לחוקרים להעריך את הגישה באמצעות זנים הקשורים לתעשיית העופות במדינה.