Un nuovo studio suggerisce che l’utilizzo di big data e machine learning nella sorveglianza della resistenza antimicrobica (AMR) nei metodi di produzione del bestiame potrebbe aiutare a informare gli interventi e offrire protezione contro i germi che stanno diventando resistenti agli antibiotici.
Per due anni e mezzo, i ricercatori dell’Università di Nottingham hanno analizzato i microbiomi di polli, carcasse e ambienti. La risultante rete di correlazioni tra bestiame, ambienti, comunità microbiche e resistenza antimicrobica suggerisce molteplici percorsi per migliorare la sorveglianza della resistenza antimicrobica nella produzione zootecnica.
La ricerca, guidata dalla dott.ssa Tania Dottorini, professoressa di bioinformatica, ha utilizzato un approccio di data mining basato sull’apprendimento automatico in dieci allevamenti di polli su larga scala e quattro mattatoi collegati di tre province della Cina, uno dei maggiori consumatori di antimicrobici. L’uso di antimicrobici utilizzati per prevenire e curare le infezioni nella produzione di bestiame nelle aziende agricole è associato all’aumento delle infezioni resistenti agli antimicrobici (AMR).
Lo studio, pubblicato in Natura Ciboha identificato diversi geni resistenti agli antimicrobici (ARG) condivisi tra i polli e gli allevamenti in cui vivevano che sono potenzialmente altamente trasmissibili.
I risultati mostrano anche che un sottoinsieme fondamentale del microbioma intestinale di pollo, caratterizzato da batteri clinicamente rilevanti e geni di resistenza agli antibiotici, è correlato ai profili AMR di Escherichia coli, colonizzare l’intestino. In particolare, questo nucleo, che contiene ARG trasmissibili clinicamente elevati condivisi da polli e ambienti, è influenzato dalla temperatura e dall’umidità ambientale ed è correlato all’uso di antimicrobici.
La resistenza antimicrobica (AMR) è una delle 10 principali minacce globali per la salute pubblica che l’umanità deve affrontare secondo l’Organizzazione mondiale della sanità. La resistenza antimicrobica minaccia la prevenzione e il trattamento efficaci di una gamma sempre crescente di infezioni causate da batteri, parassiti, virus e funghi.
Ogni anno in tutto il mondo si verificano circa 600 milioni di casi di malattie di origine alimentare, che provocano circa 420.000 decessi. All’interno di questo, quasi 300 milioni di malattie e 200.000 decessi sono causati da E. coli diarroico a livello globale.
In molti Paesi i polli sono stabulati in capannoni che non dispongono di un efficace sistema di climatizzazione, e quindi subiscono notevoli variazioni di temperatura e umidità. I risultati dello studio indicano che le caratteristiche fondamentali della comunità microbica intestinale e del resistoma, risultate essere correlate con la resistenza in Escherichia colisono anche correlati con i cambiamenti di temperatura e umidità nei pollai.
Le associazioni tra le variabili ambientali e le specie e i geni associati alla resistenza antimicrobica offrono opportunità per lo sviluppo di nuove soluzioni di monitoraggio della resistenza antimicrobica, soprattutto nei paesi a reddito medio-basso in cui queste variabili non sono controllate e rappresentano un rischio per gli animali esposti ai cambiamenti in essi.
Il dott. Dottorini afferma: “La diffusione di microrganismi resistenti agli antimicrobici e AMR a livello uomo-animale-ambiente e all’interfaccia alimentare è una delle principali preoccupazioni globali. La trasmissione dell’AMR può avvenire attraverso diverse vie e percorsi, e la catena alimentare, sia indirettamente attraverso il consumo di cibo o direttamente attraverso la manipolazione di alimenti e animali contaminati e letame o contaminazione fecale è rilevante.
“Abbiamo dimostrato come possono essere sviluppate metodologie in grado di associare un’ampia gamma di specie e geni microbici con AMR osservabile, e abbiamo ulteriormente valutato come queste sono associate alle variabili ambientali di temperatura e umidità. Successivamente, dobbiamo considerare tutte le AMR pertinenti e interconnesse set di dati in un approccio a 360°, che approfondirà la nostra comprensione e il controllo della diffusione dell’AMR”.
“Questo è un momento entusiasmante. Siamo pronti a investire in nuovi approcci di sorveglianza integrata dell’AMR basati sull’intelligenza artificiale per identificare i driver e i meccanismi alla base dell’insorgenza e della diffusione dell’AMR e di nuove varianti genetiche di agenti patogeni resistenti tra animali, ambiente, esseri umani e cibo. Sarà rivoluzionario”.
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