【文献速递】基于机器学习的分子诊断预测铜绿假单胞菌的抗生素耐药性



由于抗生素耐药性导致的治疗选择有限,因此需要优化当前的诊断。在某些细菌物种中,可以根据它们的基因组序列明确预测抗菌素耐药性。在这项研究中,作者对 414 株耐药的临床铜绿假单胞菌分离株的基因组和转录组进行了测序。通过关于基因存在与否、其序列变异和表达谱的信息训练机器学习分类器,生成了预测模型并确定了对四种常用抗菌药物的耐药性生物标志物。单独或组合使用这些数据类型会产生高 (0.8–0.9) 或非常高 (> 0.9) 的灵敏度和预测值。对于除环丙沙星外的所有药物,基因表达信息都提高了诊断性能。研究结果为开发基于基因组和转录组标记可靠地预测抗菌药物敏感性的分子耐药分析工具铺平了道路。在常规微生物学诊断中实施分子药敏试验系统有望提供更早、更详细的细菌病原体抗生素耐药性信息,从而改变医生治疗细菌感染的方式。


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