Vielfalt im Darm-Mikrobiom - Frühwarnsystem für Hochrisikovarianten - KI spürt Resistenzen auf.

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Vielfalt im Darm-Mikrobiom -  Frühwarnsystem für Hochrisikovarianten - KI spürt Resistenzen auf.

Frühwarnsystem für Hochrisikovarianten entwickelt

BioNTech hat mit der britischen Firma InstaDeep ein Frühwarnsystem zur Erkennung möglicher Hochrisikovarianten des Coronavirus entwickelt. Die neue Berechnungsmethode analysiere mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) weltweit verfügbare Sequenzierungsdaten und könne mögliche Hochrisikovarianten innerhalb von weniger als einem Tag erkennen, teilte das Mainzer Biotechunternehmen am Dienstag mit. Während des Versuchszeitraums habe das System mehr als 90 Prozent der von der Weltgesundheitsorganisation WHO identifizierten Virusvarianten im Schnitt zwei Monate im Voraus erkannt. Die hochansteckende Omikron-Variante sei von dem System am ersten Tag, an dem ihre Sequenz verfügbar wurde, als Hochrisikovariante eingestuft worden.

Quelle: APAMED; Rubrik: Medizintechnik
 


KI spürt Antibiotikaresistenzen schnell und zuverlässig auf

Derzeit dauert es bis zu drei Tage, um zu bestimmen, welches Antibiotikum einen Krankheitserreger wirksam bekämpfen kann. Forschende haben nun eine KI entwickelt, mit der sich Antibiotikaresistenzen deutlich schneller aufspüren lassen. Immer mehr Bakterien entwickeln Resistenzen gegen herkömmliche Antibiotika. Je schneller sich aufspüren lässt, ob eine Infektionen mit antibiotikaresistenten Bakterien vorliegt, desto gezielter können Mediziner schwere Infekte behandeln. Damit erhöhen sich die Heilungs- und Überlebenschancen der Patientinnen und Patienten. Ein Forschungsteam unter Leitung der ETH Zürich, der Universität Basel und des Universitätsspitals Basel trainierten nun eine KI, die Antibiotikaresistenzen selbstständig aufspürt. Dazu speisten die Forschenden einen Algorithmus mit mehr als 300.000 Massenspektrometrie- Profilen von einzelnen Bakterien und verknüpften diese Daten mit hunderttausenden antimikrobiellen Resistenzmarkierungen. Intelligente Computeralgorithmen suchen in den Daten nach Mustern, die Bakterien mit und ohne Resistenz voneinander unterscheiden“.

Quelle: APAMED; Rubrik: Forschung
 


Darm-Mikrobiom: Staunen über Vielfalt der Archaeen-Arten

Unser Körper ist von einer unvorstellbar hohen Anzahl von Mikroorganismen besiedelt. Zu diesem menschlichen Mikrobiom zählen auch die Archaeen, früher auch "Urbakterien" genannt. Ein Forscherteam der Medizinischen Universität Graz und der Christian-Albrechts-Universität Kiel hat eine Bestandsaufnahme dieser einzelligen Organismen im menschlichen Darm geliefert. Zuletzt hat das Forscherteam Datenquellen aus bestehenden Mikrobiomstudien über den menschlichen Darm zusammengeführt. "Zunächst konnten wir feststellen, dass das menschliche Archaeom weitaus vielfältiger ist als bisher bekannt und unabhängig von äußeren Faktoren wie Geografie, Geschlecht oder Alter bei den meisten Menschen eine Kernzusammensetzung aus etwa der gleichen Art aufweist", betonte Cynthia Chibani von der Kieler Christian- Albrechts-Universität (CAU) zur Publikation im Journal "Nature Microbiology". Die Forschenden haben einen Katalog vorgelegt, der aus mehr als 1.000 Archaeengenomen besteht. Unter anderem wurden drei Gattungen, 15 Arten und 52 Stämme neu identifiziert. "Unsere Arbeit erweitert unser derzeitiges Verständnis des menschlichen Archaeoms und bietet einen großen Genomkatalog für zukünftige Analysen, um seine Auswirkungen auf die menschliche Physiologie zu entschlüsseln", so die Autorinnen und Autoren. Die im menschlichen Darm häufigsten Archaeen sind methanbildende, sogenannte Methanobacteriales und Methanomassilicoccales. In der sauerstoffarmen Umgebung im menschlichen Darm dürften sie dort lebende Bakterien in ihrer Stoffwechselaktivität unterstützen und deren Stoffwechselprozesse effizienter machen. Methanobacteriales werden hauptsächlich durch Methanobrevibacter smithii repräsentiert. Das konkrete Zusammenspiel dieser Arten und die Bedeutung für die menschliche Gesundheit müssen noch entschlüsselt werden.

Quelle: APAMED; Rubrik: Forschung