Orgasme yang Segera Terjadi Pada Wanita Berhubungan Dengan Kaki Gelisah - ScienceDaily

Analisis AI tentang bagaimana serangan bakteri dapat membantu memprediksi hasil infeksi – ScienceDaily


Pemahaman tentang bagaimana protein bakteri bekerja sebagai jaringan untuk mengendalikan sel kita dapat membantu memprediksi hasil infeksi dan mengembangkan pengobatan baru.

Sama seperti peretas yang menguasai perangkat lunak perusahaan untuk menyebabkan kekacauan, bakteri penyebab penyakit, seperti E. coli dan Salmonella, menggunakan jarum suntik molekuler miniatur untuk menyuntikkan agen pemicu kekacauan mereka sendiri (disebut efektor) ke dalam sel yang menjaga usus kita. sehat.

Efektor-efektor ini mengendalikan sel-sel kita, membebani pertahanan mereka dan memblokir respon-respon kekebalan kunci, memungkinkan infeksi untuk bertahan.

Sebelumnya, penelitian telah menyelidiki efektor tunggal. Sekarang sebuah tim yang dipimpin oleh para ilmuwan di Imperial College London dan The Institute of Cancer Research, London, dan termasuk para peneliti dari Inggris, Spanyol dan Israel, telah mempelajari seluruh rangkaian efektor dalam kombinasi yang berbeda.

Studi yang dipublikasikan hari ini di Ilmu, menyelidiki data dari percobaan pada tikus yang terinfeksi E. coli versi tikus, yang disebut Citrobacter rodentium, yang menginjeksi 31 efektor.

Hasilnya menunjukkan bagaimana efektor bekerja sama sebagai jaringan, memungkinkan mereka untuk menjajah host mereka bahkan jika beberapa efektor dihapus. Penyelidikan juga mengungkapkan bagaimana sistem kekebalan tubuh dapat melewati rintangan yang diciptakan oleh efektor, memicu tanggapan kekebalan komplementer.

Para peneliti menyarankan bahwa mengetahui bagaimana susunan jaringan efektor mempengaruhi kemampuan infeksi untuk bertahan dapat membantu merancang intervensi yang mengganggu efeknya.

Pemimpin studi Profesor Gad Frankel, dari Departemen Ilmu Hayati di Imperial, mengatakan: “Data tersebut mewakili terobosan dalam pemahaman kami tentang mekanisme infeksi bakteri dan respons inang. Hasil kami menunjukkan bahwa efektor yang disuntikkan tidak bekerja secara individual, tetapi sebaliknya sebagai satu pak.

“Kami menemukan ada kekuatan dan fleksibilitas yang melekat pada jaringan, yang memastikan bahwa jika satu atau beberapa komponen tidak berfungsi, infeksi dapat berlanjut. Yang penting, pekerjaan ini juga mengungkapkan bahwa sel kami memiliki firewall bawaan, yang berarti bahwa kami dapat menangani jaringan peretas yang korup dan meningkatkan respons imun efektif yang dapat membersihkan infeksi. “

Rekan pimpinan studi Profesor Jyoti Choudhary, dari Lab Proteomik Fungsional di The Institute of Cancer Research, London, mengatakan: “Studi kami menunjukkan bahwa kami dapat memprediksi bagaimana sel akan merespons ketika diserang oleh berbagai kombinasi protein efektor bakteri. Penelitian ini akan dilakukan. membantu kami untuk lebih memahami bagaimana sel, sistem kekebalan dan bakteri berinteraksi, dan kami dapat menerapkan pengetahuan ini pada penyakit seperti kanker dan penyakit radang usus dimana bakteri dalam usus memainkan peran penting.

“Kami berharap, melalui studi lebih lanjut, untuk membangun pengetahuan ini dan mengetahui dengan tepat bagaimana protein efektor ini berfungsi, dan bagaimana mereka bekerja sama untuk mengganggu sel inang. Di masa depan, pemahaman yang ditingkatkan ini dapat mengarah pada pengembangan pengobatan baru.”

Selama percobaan mereka, tim dapat menghilangkan efektor yang berbeda saat menginfeksi tikus dengan patogen, melacak seberapa sukses setiap infeksi. Hal ini menunjukkan bahwa jaringan efektor yang dihasilkan oleh patogen dapat dikurangi hingga 60 persen dan tetap menghasilkan infeksi yang berhasil.

Tim mengumpulkan data lebih dari 100 kombinasi sintetis berbeda dari 31 efektor, yang digunakan Profesor Alfonso Rodríguez-Patón dan Elena Núñez-Berrueco di Universidad Politécnica de Madrid untuk membuat algoritme kecerdasan buatan (AI).

Model AI mampu memprediksi hasil infeksi Citrobacter rodentium yang mengekspresikan jaringan efektor yang berbeda, yang diuji dengan percobaan pada tikus. Karena tidak mungkin menguji di laboratorium semua kemungkinan jaringan yang dapat dibentuk oleh 31 efektor, menggunakan model AI adalah satu-satunya pendekatan praktis untuk mempelajari sistem biologis dengan kompleksitas ini.

Rekan penulis pertama Dr David Ruano-Gallego dari Departemen Ilmu Hayati di Imperial, mengatakan: “AI memungkinkan kita untuk fokus pada pembuatan kombinasi yang paling relevan dari efektor dan belajar dari mereka bagaimana bakteri dilawan oleh sistem kekebalan kita. Kombinasi ini tidak akan terlihat jelas dari hasil eksperimental kami saja, membuka kemungkinan menggunakan AI untuk memprediksi hasil infeksi. “

Rekan penulis pertama Dr Julia Sánchez-Garrido, dari Departemen Ilmu Hayati di Imperial, menambahkan: “Hasil kami juga berarti bahwa di masa depan, dengan menggunakan AI dan biologi sintetik, kami harus dapat menentukan fungsi sel mana yang penting selama infeksi, memungkinkan kita menemukan cara untuk melawan infeksi bukan dengan membunuh patogen dengan antibiotik, tetapi dengan mengubah dan meningkatkan respons pertahanan alami kita terhadap infeksi. “

Proyek ini didukung oleh The Wellcome Trust.

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Lagu Togel