Это открытие может стать мощным оружием в борьбе с опасными микроорганизмами в пищевой промышленности.

Исследование, опубликованное в журнале Scientific Reports, доказывает: машинное обучение способно предсказать, выживет ли штамм бактерий после обработки. Это открывает путь к более умным стратегиям гигиены и быстрому реагированию, если на производстве обнаруживают патогены.

Опасность там, где кажется чисто

Listeria monocytogenes — бактерия, которая любит холод и влагу, типичные для пищевых производств. Главная проблема в том, что она образует биопленки — скользкий налет, прилипающий к поверхностям. Со временем он делает бактерию устойчивой к дезинфекции. До сих пор обнаружить такую устойчивость можно было только в лаборатории, и это занимало много времени.

Опасность в том, что поверхность кажется чистой, но в трещинах и углах прячутся устойчивые бактерии, — объясняет старший исследователь DTU Пимлапас Шинни Ликитчароенфон.

ДНК + ИИ = точный прогноз

Ученые проанализировали геном более 1600 штаммов листерии. Эти данные использовали для обучения модели, которая научилась определять генетические маркеры устойчивости к трем дезинфектантам: двум чистым веществам (бензалкония хлорид и дидецилдиметиламмония хлорид) и коммерческому средству Mida San 360 OM.

Это как научить компьютер читать «инструкцию» бактерии и предсказывать, выживет ли она после обработки, — говорит Ликитчароенфон.

Точность модели достигла 97%, причем она работала и с чистыми химикатами, и с реальным дезинфектантом из производства.

Важно, что метод работает не только в теории, но и на практике. Это значит, его можно внедрять прямо сейчас, — добавляет исследователь.

Кроме известных генов устойчивости, ученые нашли новые, которые тоже влияют на выживаемость бактерий. Это улучшает прогнозы и помогает понять, как микробы становятся неуязвимыми.

Нужны ли новые дезинфектанты

Пока метод не создает новые средства, но подсказывает, какие бактерии переживут конкретный химикат. Это позволяет действовать быстро и точно.

Если на производстве обнаружили патогены, у нас есть всего несколько часов, чтобы предотвратить заражение. Раньше тесты занимали дни, теперь ответ — за минуты, — поясняет Ликитчароенфон.

Открытие новых генов устойчивости может помочь в разработке более эффективных дезинфектантов, которые будут бить по слабым местам бактерий.

Что дальше

Сейчас стандарты очистки в пищевой промышленности не учитывают геномный анализ. Как и любую новую технологию, метод придется внедрять постепенно.

Мы получили финансирование на продолжение работы. Наша цель — сделать метод простым для сотрудников производств, — говорит исследователь.

Этот метод — прорыв в контроле безопасности пищевых продуктов. Он позволяет:

• Сократить время тестов с дней до минут.
• Точечно подбирать дезинфектанты под конкретные штаммы.
• Выявлять скрытые угрозы до вспышки инфекции.
• Снижать риски для потребителей без увеличения затрат на производстве.

Для бизнеса это значит меньше потерь из-за остановки производства, для людей — безопасные продукты.

Сложность в том, что метод требует высококачественного секвенирования ДНК, которое пока доступно не всем. Кроме того, модель обучена на листерии — нужно проверять, сработает ли так же точно для других бактерий, например, сальмонеллы.

Ранее ученые открыли эффективное и безвредное для среды дезинфицирующее средство.