Ученые разработали инструмент на основе искусственного интеллекта, способный определить местоположение человека по образцу микроорганизмов, собранных им во время путешествий. Это своего рода бактериальный GPS.
Бактериальный след
Следы, такие как волосы, волокна, остатки выстрелов и почва, используются в криминалистике для связи человека с определенным местом, объектом или событием. Но многие места также имеют уникальные бактериальные популяции. Понимание этого натолкнуло ученых на мысль о том, что историю перемещений человека можно отслеживать по микроорганизмам, которые он естественным образом “собирает” во время путешествий. Эта технология может принести большую пользу медицине, эпидемиологии и криминалистике.
Исследователи из Университета Лунд в Швеции разработали инструмент, который делает именно это. Используя образец микробиома, переносимого человеком, этот инструмент может с удивительной точностью определить происхождение этого образца.
"В отличие от человеческой ДНК, человеческий микробиом постоянно меняется, когда мы вступаем в контакт с различными средами. Отслеживая, где ваши микроорганизмы недавно побывали, мы можем понять распространение болезней, выявить потенциальные источники инфекции и локализовать появление микробной устойчивости. Это отслеживание также предоставляет криминалистические ключи, которые могут быть использованы в криминальных расследованиях”, - говорит Эран Эльхайк, исследователь биологии в Университете Лунд и соответствующий автор исследования.
Как это работает?
Микробные сообщества имеют определенные географические следы, как и люди. Некоторые из данных этих сообществ являются глобальными, но некоторые ограничены определенными регионами или средами. В настоящем исследовании ученые сосредоточились на бактериях, которые действуют как крошечные отпечатки пальцев.
"Мы проанализировали обширные наборы данных образцов микробиома из городских сред, почвенных и морских экосистем и обучили модель ИИ идентифицировать уникальные пропорции этих отпечатков пальцев и связывать их с географическими координатами. Результаты оказались очень мощным инструментом, который может точно определить исходное место образца микробиома", - говорит Эльхайк.
Искусственный интеллект был обучен на огромном количестве данных микробиома из разных сред, включая 4135 образцов из базы данных MetaSUB, которая содержит геномы микробов, собранных из метро и городских сред в 53 городах, 237 образцов почвы из 18 стран и 131 морской образец из девяти водоемов. Исследователи назвали получившийся инструмент “Микробимная Географическая Популяционная Структура”, Microbiome Geographic Population Structure или просто mGPS.
В тестах mGPS успешно определил город-источник для 92% городских образцов. Однако исследователи обнаружили, что наивысшее совпадение между прогнозами mGPS и городами отбора проб наблюдалось для городов, которые были хорошо представлены в обучающем наборе данных. Чтобы увидеть, влияют ли сильно выборочные регионы на точность инструмента, они переобучили модель только на 31 городе с менее чем 100 образцами. Точность прогнозирования составила 87%, что лишь немного меньше, чем 92% точность полного набора данных.
Чтобы оценить точность mGPS в мелком масштабе, исследователи обучили модель на данных MetaSUB из трех городов, наиболее широко представленных в выборке: Нью-Йорка, Гонконга и Лондона. В Гонконге mGPS смог различить две станции метро на расстоянии 172 м друг от друга. В Нью-Йорке он различал киоск и поручень на расстоянии менее метра. Однако в Лондоне инструмент продемонстрировал низкую точность прогнозирования, и только половина образцов была правильно отнесена к их географическим кластерам. Исследователи объяснили это грязным состоянием лондонских станций метро (образцы были собраны до COVID-19) по сравнению со станциями в Гонконге, которые они описали как "абсолютно безупречные".
Добавление данных микробиома по мере их сбора только улучшит инструмент, заявили исследователи. "Мы только начали понимать связь между микроорганизмами и окружающей средой. Теперь мы планируем картировать микробиом целых городов, что может стать стимулом для криминалистических расследований и позволит нам узнать организмы, которые населяют наши улицы, сады, кожу и тела", - говорит Эльхайк.
Исследование опубликовано в журнале Genome Biology and Evolution.
