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来自ITMO大学和物理和化学医学中心的研究人员开发了一种能够跟踪肠道微生物群DNA中抗生素抗性基因扩散的算法，并揭示了细菌物种间抗性基因转移的其他证据。该方法不仅可以促进有效治疗方案的发展，还可以抑制超级细菌的传播。研究结果发表在Bioinformatics上。近年来，抗生素耐药性的传播已成为全球医疗保健问题。由于在医学和农业中使用过量的抗生素，肠道微生物群在其DNA或宏基因组中积累了抗生素抗性基因。一方面，这些基因有助于正常菌群生存。然而，最近的研究表明，肠道微生物群能够与病原体共享抗性基因，从而使它们对可用的疗法具有抗性。从这个角度来看，研究抗性基因的传播尤为重要。
来自ITMO大学的物理和化学医学研究中心的同事开发了一种名为MetaCherchant的算法，可以探索抗药性基因环境，并了解它如何根据细菌种类而变化。“我们创造了一种工具，使科学家能够仔细研究两个或多个微生物群样本中基因环境之间的差异。我们可以分析从不同的人或同一个人在不同时间收集的微生物群样本，例如，之前和抗生素治疗后，“ITMO大学计算机技术系副教授Vladimir Ulyantsev说。“根据获得的数据，我们可以建议一种特定的抗性基因如何从一种微生物物种传播到另一种微生物物种。”
对抗生素抗性基因环境的研究对于设计有效的抗微生物治疗方案是主要的。“使用MetaCherchant，我们可以分析微生物群如何促成对特定抗生素类别的抗性传播。展望未来，有可能预测病原体最有可能传播抗性的抗生素。另一方面，我们也可以找到反过来，这将有助于我们调整和调整特定疗法。这是接下来几年的问题，“物理和化学医学中心的第一作者和研究员Evgenii Olekhnovich说。
该算法的潜在应用不限于肠道微生物群基因分析，因为该程序还可用于研究来自土壤，水或污水的基因组样品。“我们可以评估单个细菌群落中的抗性传播，例如肠道微生物群，以及不同群落之间的传播。这使我们能够识别通过环境传播的抗生素抗性的全球途径，”Evgenii Olekhnovich说。“阻力问题很复杂，需要采用复杂的方法，我们的工具才能真正发挥作用。”
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