研究人员绘制了大肠杆菌自然选择的进化和过程图,以便更深入地了解抗菌素耐药性。这些地图称为适应性景观,有助于更好地了解大肠杆菌对八种不同药物(包括抗生素)的耐药性的逐步发展和特征。研究人员希望他们的结果和方法在未来对预测和控制大肠杆菌和其他细菌有用。
作者指出,适应性景观代表了基因型或表型与给定环境之间的复杂关系。以前的研究基于突变分析的适应性景观,但它们并不能预测整个细胞的进化。为了解决这个问题,新研究通过量化多维表型变化来推断基于表型的适应性景观。
“开发能够预测和控制细菌进化的方法对于发现和抑制耐药细菌的出现至关重要,”东京大学科学研究科物理系博士生JunichiroIwasawa说。“因此,我们开发了一种新方法,通过使用从大肠杆菌的实验室进化实验中获得的数据来预测耐药性进化。”
研究人员使用适应性实验室进化(ALE)来“重放”耐药大肠杆菌进化为八种不同药物的磁带,从而深入了解细菌在自然选择的长期过程中可能发生的变化.
“虽然传统的实验室进化实验是劳动密集型的,但我们通过使用我们实验室之前开发的自动化培养系统来缓解这个问题。这使我们能够获得与耐药性进化相关的表型变化的足够数据,”Iwasawa解释道。“通过分析获得的数据,使用主成分分析(一种机器学习方法),我们已经能够阐明构成大肠杆菌耐药性进化基础的适应性景观。”
健身景观看起来像3D地形图。地图上的山脉和山谷代表了生物体的进化。处于顶峰的生物体已经进化到具有更好的“适应性”或在其环境中生存的能力。Iwasawa解释说,“适应度景观的坐标代表了生物体的内部状态,例如基因突变模式(基因型)或耐药谱(表型)等。因此,适应度景观描述了生物体内部状态之间的关系及其相应的适应度水平。通过阐明适应性景观,进化的进程有望得到预测。”
这张地形图“地图”显示了大肠杆菌对四环素的耐药性的逐步发展,四环素是一种用于治疗多种感染的常用抗生素。“山”峰(红色)处的细菌具有最佳适应性,最有可能抵抗抗生素的作用。[从2022Iwasawa等人修改]
该团队认为,它在本研究中绘制的适应性景观以及在此过程中开发的方法不仅可用于预测和控制大肠杆菌,而且可用于预测和控制其他形式的微生物进化。研究人员希望这将导致未来的研究能够找到抑制耐药细菌的方法,并有助于开发对生物工程和农业有用的微生物。
Iwasawa总结说:“下一个重要步骤是实际尝试使用适应性景观来控制耐药性进化,看看我们能控制它到什么程度。这可以通过根据景观信息设计实验室进化实验来完成。我们迫不及待地想看到即将到来的结果。”