畜牧农场利用大数据可以改善抗菌药物耐药性监测
一项新研究表明，在畜牧生产中利用大数据和机器学习进行抗菌药物耐药性（AMR）监测，有助于制定干预措施并为那些对抗生素产生耐药性的细菌提供保护。
在为期二年半的研究中，诺丁汉大学的研究人员分析了来自鸡只、尸体和环境中的微生物群落。研究结果显示，畜牧、环境、微生物群落和抗菌耐药性之间的相互关联网络提供了多种改善畜牧生产中抗菌药物耐药性监测的途径。
由生物信息学教授Tania Dottorini博士领导的研究采用了一种基于机器学习的数据挖掘方法，覆盖了中国的三个省份中的十个大型鸡场和四家相连的屠宰场 - 中国是最大的抗菌药物消费国之一。畜牧生产中用于预防和治疗感染的抗菌药物的使用与抗菌药物耐药性（AMR）感染的增加相关。
这项发表在《自然食品》杂志上的研究发现，鸡只和它们生活的农场之间存在着一些抗菌药物耐药基因（ARGs）可能通过传播高度途径彼此共享。
研究结果还显示，鸡肠道微生物群的核心子集，包含临床相关细菌和抗生素耐药基因，与定植在肠道中的大肠杆菌（E. coli）的抗药性谱相对应。值得注意的是，这个核心子集包括在鸡只和环境中共享的临床高度可传播的抗药基因，受环境温度和湿度的影响，并与抗菌药物的使用相关。
根据世界卫生组织的数据，抗菌耐药性（AMR）是全球十大公共健康威胁之一。 AMR威胁着防止和治疗越来越多细菌、寄生虫、病毒和真菌感染的有效性。
全球每年发生约6亿例食源性疾病，导致约42万人死亡。其中，近3亿疾病和20万死亡是由大肠杆菌导致的。
在许多国家，鸡只被安置在没有有效气候控制系统的棚屋中，因此会经历大幅度的温度和湿度变化。研究结果表明，鸡场鸡只肠道微生物群和耐药基因的核心特征与大肠杆菌（E. coli）的耐药性相关，也与鸡舍内温度和湿度的变化相关。
环境变量与与AMR相关的物种和基因之间的关联为开发新型抗菌耐药性监测解决方案提供了机会，特别是在低中等收入国家，这些变量没有受到控制，对暴露于这些变化的动物构成风险。
Dottorini博士表示：“耐药微生物和AMR在人-动物-环境水平和食品界面传播是全球重大问题。 AMR传播可以通过不同的路线和途径进行，食品链，无论是通过食品消费间接还是通过受污染的食品动物处理和粪便或排泄物直接传播均是相关的。
我们已经展示了如何开发出与可观察AMR相关的各种微生物种类和基因的方法，并进一步评估了这些基因与温度和湿度等环境变量相关联的程度。下一步，我们必须考虑360°方法中所有相关且相互关联的AMR数据集，这将加深我们对AMR传播的认识和控制。
这是一个激动人心的时刻。 我们已准备好投资新的基于人工智能的AMR综合监测方法，以识别驱动因素及动植物、环境、人类和食品之间新型耐药病原体变体的机制。 这将是开创性的。”
关于诺丁汉大学的更多信息，请通过电子邮件联系生物信息学教授Tania Dottorini博士：Tania.D
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