Caracterização funcional de potenciais genes de resistência a antibióticos identificados por um algoritmo de Deep learning - Silva, Edson Alexandre do Nascimento (2023)
A resistência antimicrobiana é um problema de saúde em escala mundial com a morte anual de mais de 1 milhão de pessoas. Entretanto, a situação pode se agravar caso novos antimicrobianos não estejam disponíveis para uso clínico. Em diversos estudos, a presença de organismos resistentes vem sendo identificada em múltiplos ambientes. Dentre eles, o ambiente hospitalar tem sido uma fonte de proliferação de microrganismos super-resistentes a diversos antibióticos e, logo, a transferência de seus genes de resistência a antimicrobianos tem preocupado as instituições de saúde. Portanto, é de total importância o rastreamento das linhagens microbianas e seus genes de resistência nestes locais. As abordagens tradicionais de bioinformática em bancos de dados são baseadas na estratégia de identificação de melhores hits. Uma das desvantagens nesta metodologia é o descarte de potenciais genes que estejam abaixo do limiar considerado. Contudo, novas abordagens como a aprendizagem profunda têm sido propostas como uma solução por serem mais sensíveis e precisos. Posteriormente, genes de resistência de microrganismos isolados podem ser identificados por esta metodologia. Portanto, este trabalho teve o objetivo de identificar genes de resistência a antimicrobianos pela ferramenta DeepARG baseada em aprendizagem profunda em genomas de patógenos bacterianos isolados em um hospital. Além da identificação dos potenciais genes de resistência a antibióticos, o estudo realizou uma caracterização funcional dos clones portadores de plasmídeos contendo as sequências selecionadas, na qual não foi observado nenhum sinal de resistência a antibióticos nas condições experimentais utilizadas.