科學家梳理了細菌語言之間的關(guān)系。
機器學習和實驗室實驗為科學家提供了對細菌用于交流的不同語言的見解。通過了解細菌相互作用的方式以及它們的通訊被破壞的情況，研究人員可以解決與耐藥細菌相關(guān)的問題并推動生物計算技術(shù)的發(fā)展。
這項研究建立在一個早期項目的基礎(chǔ)上，在該項目中，研究人員表明，破壞細菌通訊是對抗多重耐藥細菌的有效方法。細菌利用小分子相互通訊并協(xié)調(diào)感染，研究小組表明，通過阻斷這些分子來干擾細菌通訊可以減少炎癥并使細菌更容易受到抗生素的影響。
破譯細菌語言：新領(lǐng)域
現(xiàn)在，研究人員更仔細地研究了細菌交流的語言。他們結(jié)合使用機器學習和濕實驗室實驗來檢查所有大約 170 種已知的細菌語言。該分析提供了對語言之間相似性和差異的理解，這既可以用來破壞有害細菌，也可以用來構(gòu)建有用的“細菌邏輯電路”。
第一步是機器學習分析，根據(jù)語言的分子結(jié)構(gòu)將語言分組。由此產(chǎn)生的組由彼此更相似但與其他組中的語言不同的語言組成。這與人類語言類似：例如，英語、法語和荷蘭語屬于一組語言，而阿拉伯語和希伯來語則屬于另一組語言。
細菌的理解和誤解：一個關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)
接下來，研究小組通過實驗證明細菌可以在一定程度上理解相關(guān)語言。“我們進行了‘細菌語言檢查’，發(fā)現(xiàn)使用非常相似語言的細菌可以相互理解，就像荷蘭人可能聽懂一些德語一樣。我們還測試了使用截然不同的語言的細菌之間的交流，發(fā)現(xiàn)它們根本無法相互理解——就像說芬蘭語、荷蘭語和阿拉伯語的人之間的對話不會走得太遠一樣。”博士生 Christopher Jonkergouw 說誰領(lǐng)導了這項研究。
研究人員表明，利用這些工具，我們可以準確地估計細??菌語言之間的聯(lián)系，并預測它們是否可以被理解。這些發(fā)現(xiàn)對于進一步完善該團隊的新治療方法非常有價值，而且它們對生物技術(shù)也有影響——細菌語言可以用來協(xié)調(diào)細菌群落中群體之間的任務(wù)，甚至可以在細菌微處理器中協(xié)調(diào)任務(wù)。
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