ИИ предсказывает устойчивость бактерий к чистящим средствам
Группа исследователей, включая учёных из Национального пищевого института DTU, разработала метод, который с помощью искусственного интеллекта и расшифровки ДНК может предсказывать, насколько хорошо болезнетворные бактерии, такие как Listeria, переносят дезинфицирующие средства. Это исследование может стать ценным оружием в борьбе с вредными бактериями в пищевой промышленности.
Исследование, опубликованное в Scientific Reports, показывает, что машинное обучение можно использовать для прогнозирования, выживет ли штамм бактерий после уборки. Работа открывает путь к более умным стратегиям гигиены и быстрому реагированию при риске присутствия патогенных бактерий в производстве продуктов питания.
Скрытая угроза в чистых помещениях
Listeria monocytogenes — это пищевая бактерия, которая процветает в холодных и влажных условиях, часто встречающихся на пищевых производствах. Одна из основных проблем, создаваемых листерией, — её способность образовывать биоплёнки (слизистый слой, прилипающий к поверхностям), что со временем может привести к устойчивости к используемым для её уничтожения дезинфицирующим средствам. До сих пор обнаружение этой устойчивости требовало трудоёмких лабораторных тестов.
«Опасность заключается в том, что поверхность может казаться чистой, но устойчивые бактерии всё ещё могут скрываться в трещинах и углах», — говорит старший исследователь Национального пищевого института DTU Пимлапас Шинни Ликитчароенфон.
ДНК и ИИ — мощный дуэт
В исследовании учёные проанализировали весь геном более 1600 штаммов листерии. Эти ДНК-профили были использованы для обучения модели машинного обучения, которая научилась определять генетические паттерны, связанные с устойчивостью к дезинфицирующим средствам, обычно используемым в пищевой промышленности.
Были протестированы три различных дезинфицирующих средства: два чистых химических соединения — хлорид бензалкония (BC) и хлорид дидецилдиметиламмония (DDAC), — а также коммерческий продукт Mida San 360 OM.
«Это похоже на то, как если бы мы учили компьютер читать инструкцию бактерий, а затем позволяли ему сказать нам, выживет ли бактерия после очистки конкретным дезинфицирующим средством», — говорит Ликитчароенфон.
Модель ИИ достигла точности до 97% и смогла предсказать устойчивость как к чистым химическим веществам, так и к коммерческому продукту.
«Обещает то, что модели работают не только для чистых химических веществ, но и для продукта, который фактически используется в пищевой промышленности. Это говорит о том, что метод может быть применён в реальных условиях», — отмечает Ликитчароенфон.
Помимо известных генов устойчивости, исследователи также обнаружили несколько новых генов, которые могут играть роль в способности бактерий выживать при воздействии дезинфицирующих средств. Это улучшает прогностическую силу модели и может дать новое понимание того, как бактерии развивают и распространяют устойчивость.
Нужны ли новые дезинфицирующие средства?
Исследователи предполагают, что их метод изначально может помочь пищевой промышленности более эффективно использовать существующие дезинфицирующие средства — путём выбора правильного продукта для конкретной бактерии на основе её ДНК-профиля.
«ИИ не даёт нам рецепта новых дезинфицирующих средств, но он говорит нам, какие бактерии, вероятно, выживут при воздействии каких химикатов. Это позволяет действовать быстро и точно», — говорит Ликитчароенфон.
В то же время открытие новых генов устойчивости может вдохновить на будущую разработку улучшенных дезинфицирующих средств, которые используют уязвимости бактерий.
Прорыв для безопасности пищевых продуктов
Тестирование устойчивости бактерий в лаборатории может занимать дни. Этот метод показывает, что с помощью данных ДНК и машинного обучения точные прогнозы можно сделать за считанные минуты. Когда патогенные бактерии появляются на пищевом производстве, крайне важно действовать быстро, чтобы предотвратить распространение болезни.
«Мы надеемся, что наш метод станет ценным инструментом в борьбе с болезнетворными бактериями и поможет сделать производство продуктов питания ещё более безопасным», — говорит Ликитчароенфон.
Текущий стандарт очистки в пищевой промышленности не основан на секвенировании генома, и, как и в случае с любой другой новой технологией, внедрение нового метода потребует времени.
«Мы только что получили финансирование для продолжения работы, и цель исследования — сделать метод простым в использовании для сотрудников пищевого производства», — заключает Ликитчароенфон.