Eine neue Studie der Universität Nottingham legt nahe, dass der Einsatz von Big Data und maschinellem Lernen bei der Überwachung von antimikrobieller Resistenz (AMR) in der Tierproduktion helfen könnte, gegen antibiotikaresistente Keime vorzugehen. Die Studie analysierte über einen Zeitraum von zweieinhalb Jahren Mikrobiome von Hühnern, Schlachtkörpern und der Umgebung. Mithilfe eines datenbasierten Ansatzes auf Basis maschinellen Lernens identifizierten die Forscher Korrelationen zwischen Nutztieren, Umgebungen, Mikrobenpopulationen und AMR. Die Studie konzentrierte sich auf zehn Großbetriebe für die Hühnerhaltung und vier angeschlossene Schlachthöfe in China, einem der größten Verbraucher von Antibiotika. Die Forschung fand gemeinsame antibiotikaresistente Gene (ARGs) zwischen Hühnern und ihren Haltungsbetrieben, was auf ein hohes Übertragungspotenzial hinweist. Die Studie ergab auch, dass ein Kernbestandteil des Darmmikrobioms der Hühner, der klinisch relevante Bakterien und Antibiotikaresistenzgene umfasst, mit den AMR-Profilen von E. coli korrelierte. Dieser Kernbestandteil wurde signifikant von Temperatur und Luftfeuchtigkeit beeinflusst und korrelierte mit dem Einsatz von Antibiotika. AMR ist eine weltweite Bedrohung für die öffentliche Gesundheit, die die Vorbeugung und Behandlung verschiedener Infektionen beeinträchtigt. Durch lebensmittelbedingte Krankheiten, einschließlich solcher, die durch E. coli verursacht werden, kommt es jährlich zu Millionen von Erkrankungen und Tausenden von Todesfällen. Die Ergebnisse der Studie bieten Chancen für die Entwicklung neuartiger Überwachungslösungen für AMR, insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen, in denen Umweltvariablen nicht kontrolliert werden. Dr. Tania Dottorini, die leitende Forscherin, betonte die Notwendigkeit eines umfassenden Ansatzes, der alle relevanten vernetzten Datensätze berücksichtigt, um die Ausbreitung von AMR besser zu verstehen und zu kontrollieren. Die Forscher schlagen vor, in KI-gestützte integrierte Überwachungsansätze zu investieren, um die Treiber und Mechanismen hinter dem Auftreten und der Verbreitung von AMR und neuen genetischen Varianten resistenter Krankheitserreger bei Tieren, Menschen, der Umwelt und Lebensmitteln zu identifizieren.
Einführung
In den letzten Jahren ist das Aufkommen von Antibiotikaresistenzen (AMR) zu einer globalen öffentlichen Gesundheitsgefahr geworden. Durch den übermäßigen und unsachgemäßen Einsatz von Antibiotika haben Bakterien Resistenzen entwickelt, was die wirksame Behandlung von Infektionen erschwert. Ein Bereich, in dem AMR von besonderer Bedeutung ist, ist die Tierproduktion, wo Antibiotika häufig zur Vorbeugung von Krankheiten und zur Förderung des Wachstums eingesetzt werden.
Die Rolle von Big Data und Machine Learning
In einer neuen Studie, die von Forschern der University of Nottingham durchgeführt wurde, wurde der Einsatz von Big Data und Machine Learning bei der Überwachung von AMR in der Tierproduktion untersucht. Durch die Analyse einer großen Menge an Daten konnten die Forscher Korrelationen zwischen Tieren, Umgebungen, mikrobiellen Gemeinschaften und AMR identifizieren. Dieser Ansatz zeigt vielversprechende Ergebnisse im Kampf gegen antibiotikaresistente Keime.
Methodik der Studie
Die Studie konzentrierte sich auf zehn große Hühnerfarmen und vier verbundene Schlachthöfe in China, einem Land mit einem hohen Verbrauch an Antibiotika. Über einen Zeitraum von zweieinhalb Jahren wurden Mikrobiome von Hühnern, Schlachtkörpern und Umgebungen analysiert. Mit einem datenbasierten Ansatz auf Basis von Maschinellem Lernen identifizierten die Forscher Muster und Zusammenhänge in den Daten.
Ergebnisse
Die Studie hat mehrere wichtige Ergebnisse ergeben. Erstens fanden sie gemeinsame antimikrobielle resistente Gene (ARGs) zwischen Hühnern und ihren Farmen, was auf eine hohe Übertragungsmöglichkeit hinweist. Dies unterstreicht die Verbindung zwischen Nutztieren und ihrer Umgebung bei der Verbreitung von AMR.
Darüber hinaus identifizierten die Forscher einen Kernbestandteil des Darmmikrobioms von Hühnern, der mit den AMR-Profilen von E. coli korrelierte. Dieser Kernbestandteil umfasste klinisch relevante Bakterien und Antibiotikaresistenzgene. Die Studie ergab auch, dass dieser Kernbestandteil von Umweltfaktoren wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit sowie dem Einsatz von Antibiotika beeinflusst wurde.
Auswirkungen und Chancen
Bewältigung von AMR in Ländern mit niedrigem bis mittlerem Einkommen
Die Ergebnisse der Studie haben Auswirkungen auf die Bewältigung von AMR in Ländern mit niedrigem bis mittlerem Einkommen, in denen Umweltvariablen häufig nicht kontrolliert werden. Durch den Einsatz von Big Data und Machine Learning könnten diese Länder innovative Überwachungslösungen entwickeln, die auf ihre spezifischen Kontexte zugeschnitten sind.
Notwendigkeit ganzheitlicher Ansätze
Dr. Tania Dottorini, die leitende Forscherin, betonte die Notwendigkeit eines ganzheitlichen Ansatzes zur Überwachung von AMR. Dieser Ansatz sollte alle relevanten zusammenhängenden Datensätze berücksichtigen, einschließlich derjenigen von Tieren, Menschen, der Umwelt und der Lebensmittel. Durch die Integration dieser Datensätze und den Einsatz von KI-gestützter Analyse können Forscher und politische Entscheidungsträger ein besseres Verständnis für die Ursachen und Mechanismen des Auftretens und der Verbreitung von AMR und neuen genetischen Varianten resistenter Krankheitserreger entwickeln.
Potenzial für innovative Überwachungslösungen
Die Forscher schlagen Investitionen in KI-gestützte integrierte Überwachungsansätze vor. Durch die Nutzung von Big Data und Machine Learning können diese Lösungen Muster von AMR identifizieren und überwachen, was eine rechtzeitige Intervention und präventive Maßnahmen ermöglicht. Dieser proaktive Ansatz kann dazu beitragen, die Ausbreitung von AMR zu kontrollieren und die öffentliche Gesundheit zu schützen.
Fazit
Der Einsatz von Big Data und Machine Learning bei der Überwachung von AMR in der Tierproduktion hat das Potenzial, unsere Fähigkeit zur Bekämpfung von antibiotikaresistenten Keimen revolutionieren. Durch die Nutzung der Kraft der Datenanalyse und KI können wir Muster, Korrelationen und Risikofaktoren im Zusammenhang mit AMR identifizieren. Dies kann die Entwicklung gezielter Interventionen und Strategien zur Eindämmung der Ausbreitung von AMR und zum Schutz von Mensch und Tiergesundheit leiten.
