Растущая распространенность антибиотикорезистентных бактерий считается одной из самых серьезных мировых проблем. Каждый год миллионы людей заражаются лекарственно-устойчивыми патогенами, и тысячи умирают от пневмонии или инфекций кровотока, которые становится невозможно вылечить.

В последние годы исследователи работают над использованием секвенирования генома для выявления устойчивых к антибиотикам генов. Они стараются найти аналогичные последовательности генов в общедоступных базах данных. Это работает для идентификации хорошо известных антибиотикорезистентных генов, но не соответствует новым или необычным последовательностям.

В своей работе команда ученых из Вашингтонского университета решила для обнаружения таких генов использовать теорию игр — инструмент, который применяется в экономике и социальных науках для моделирования стратегических взаимодействий между участниками игры.

Используя алгоритм машинного обучения и подход теории игр, исследователи рассмотрели взаимодействие нескольких признаков генетического материала, включая его структуру и физико-химические, эволюционные и композиционные свойства последовательностей. Этот подход оказался намного эффективнее обычного анализа ДНК.

«Подход, использующий теорию игр, особенно эффективен, потому что признаки выбираются на основе того, насколько хорошо они работают вместе, а не по отдельности. С его помощью мы смогли идентифицировать вероятные гены устойчивости к противомикробным препаратам с учетом как релевантности, так и взаимозависимости признаков. Мы считаем, что дальнейшее развитие нашей технологии позволит эффективно бороться с патогенными микроорганизмами», — отметила профессор Университета штата Вашингтон Шира Брошат.
 

https://indicator.ru/medicine/teoriyu-igr-ustoichivykh-k-antibiotikam-bakterii-09-10-2019.htm
https://www.nature.com/articles/s41598-019-50686-z 
Abu Sayed ChowdhuryDouglas R. Call & Shira L. Broschat Antimicrobial Resistance Prediction for Gram-Negative Bacteria via Game Theory-Based Feature Evaluation. Scientific Reports volume 9, Article number: 14487 (2019).