Resistência aos medicamentos bacteriano estudada pela evolução robótica de E coli

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Resistência aos medicamentos bacteriano estudada pela
evolução robótica de E. coli
 
AEquipe de pesquisa naCentro RIKEN de Pesquisa em Dinâmica de Biossistemas(BDR) no Japão
conseguiu evoluir experimentalmente as bactérias comunsEscherichia coli (tratos)sob pressão de um
grande número de antibióticos individuais. Ao fazê-lo, eles foram capazes de identificar os mecanismos
e restrições subjacentes à resistência aos medicamentos evoluídos. Suas descobertas, publicadas na
revista científicaComunicação da natureza, pode ser usado para ajudar a desenvolver estratégias de
tratamento de drogas que minimizem a chance de que as bactérias desenvolvam resistência.
Os tópicos: 
Os tópicos:
 
A neutralização de bactérias multirresistentes está se tornando um desafio global crítico. Parece que
toda vez que desenvolvemos novos antibióticos, novas bactérias resistentes a antibióticos emergem
durante o uso clínico. Para ganhar este jogo de gato e rato, devemos entender como a resistência aos
medicamentos evolui em bactérias. Naturalmente, este processo é muito complicado, envolvendo
inúmeras mudanças nas sequências do genoma e estados celulares. Portanto, um estudo abrangente
da dinâmica de resistência para um grande número de antibióticos nunca foi relatado.
“A evolução do laboratório combinada com análises genômicas é uma abordagem promissora para a
compreensão da dinâmica da resistência aos antibióticos”, explica Tomoya Maeda, pesquisador da
RIKEN BDR que liderou este estudo. “No entanto, a evolução do laboratório é altamente intensiva em
mão-de-obra, exigindo transferência serial de culturas por um longo período e um grande número de
experimentos paralelos.” Além disso, Maeda diz que identificar os genes que permitem a resistência aos
antibióticos nem sempre é fácil devido ao grande número de características genéticas contidas nos
dados.
Para superar essas limitações, a equipe desenvolveu um sistema automatizado de cultura robótica que
lhes permitiu realizar com sucesso a evolução laboratorial de E. coli de alta produção durante mais de
250 gerações sob pressão de 95 antibióticos diferentes. Com essa nova capacidade, eles foram capazes
de quantificar as mudanças no transcriptoma da bactéria – o conjunto de todos os RNAs mensageiros e
suas transcrições, que é o registro de quais genes são realmente expressos. Como resultado, o sistema
produziu perfis de resistência para 192 das cepas evoluídas. Os pesquisadores também desenvolveram
um método de aprendizado de máquina para analisar essa grande quantidade de dados, permitindo que
eles identifiquem genes novos e conhecidos que contribuem para a previsão da evolução da resistência.
“Descobrimos que a dinâmica evolutiva da E. coli é atribuível a um número relativamente pequeno de
estados intracelulares, indicando que provavelmente está equipada com apenas um número limitado de
estratégias para a resistência aos antibióticos”, diz Maeda. Ao ser capaz de quantificar as restrições que
https://www.bdr.riken.jp/en/
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afetam a evolução da resistência aos antibióticos em E. coli, a equipe espera que possam prever e,
assim, controlar a resistência aos antibióticos.
Por exemplo, usando este novo sistema, eles foram capazes de testar 2162 pares de combinações de
drogas e descobriram 157 pares que têm o potencial de suprimir a aquisição de resistência a antibióticos
em E. coli- A . (í a , , , , , ínte , . Como Maeda diz: “Acreditamos que nossos resultados podem ser
aplicados ao desenvolvimento de estratégias alternativas para suprimir o surgimento de bactérias
resistentes a medicamentos”.
A neutralização de bactérias multirresistentes está se tornando um desafio global crítico. Parece que
toda vez que desenvolvemos novos antibióticos, novas bactérias resistentes a antibióticos emergem
durante o uso clínico. Para ganhar este jogo de gato e rato, devemos entender como a resistência aos
medicamentos evolui em bactérias. Naturalmente, este processo é muito complicado, envolvendo
inúmeras mudanças nas sequências do genoma e estados celulares. Portanto, um estudo abrangente
da dinâmica de resistência para um grande número de antibióticos nunca foi relatado.
“A evolução do laboratório combinada com análises genômicas é uma abordagem promissora para a
compreensão da dinâmica da resistência aos antibióticos”, explica Tomoya Maeda, pesquisador da
RIKEN BDR que liderou este estudo. “No entanto, a evolução do laboratório é altamente intensiva em
mão-de-obra, exigindo transferência serial de culturas por um longo período e um grande número de
experimentos paralelos.” Além disso, Maeda diz que identificar os genes que permitem a resistência aos
antibióticos nem sempre é fácil devido ao grande número de características genéticas contidas nos
dados.
Para superar essas limitações, a equipe desenvolveu um sistema automatizado de cultura robótica que
lhes permitiu realizar com sucesso a evolução laboratorial de E. coli de alta produção durante mais de
250 gerações sob pressão de 95 antibióticos diferentes. Com essa nova capacidade, eles foram capazes
de quantificar as mudanças no transcriptoma da bactéria – o conjunto de todos os RNAs mensageiros e
suas transcrições, que é o registro de quais genes são realmente expressos. Como resultado, o sistema
produziu perfis de resistência para 192 das cepas evoluídas. Os pesquisadores também desenvolveram
um método de aprendizado de máquina para analisar essa grande quantidade de dados, permitindo que
eles identifiquem genes novos e conhecidos que contribuem para a previsão da evolução da resistência.
“Descobrimos que a dinâmica evolutiva da E. coli é atribuível a um número relativamente pequeno de
estados intracelulares, indicando que provavelmente está equipada com apenas um número limitado de
estratégias para a resistência aos antibióticos”, diz Maeda. Ao ser capaz de quantificar as restrições que
afetam a evolução da resistência aos antibióticos em E. coli, a equipe espera que possam prever e,
assim, controlar a resistência aos antibióticos.
Por exemplo, usando este novo sistema, eles foram capazes de testar 2162 pares de combinações de
drogas e descobriram 157 pares que têm o potencial de suprimir a aquisição de resistência a antibióticos
em E. coli- A . (í a , , , , , ínte , . Como Maeda diz: “Acreditamos que nossos resultados podem ser
aplicados ao desenvolvimento de estratégias alternativas para suprimir o surgimento de bactérias
resistentes a medicamentos”.
Mais leitura
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Maeda et al. (2020) A evolução laboratorial de alto rendimento revela restrições evolutivas na
Escherichia coli. Nat Comm. doi: 10.1038/s41467-020-19713-w
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https://doi.org/10.1038/s41467-020-19713-w
https://doi.org/10.1038/s41467-020-19713-w
https://www.altmetric.com/details.php?domain=itaintmagic.riken.jp&citation_id=94841354