Twitter y rsquo; s cientos de millones de usuarios forman comunidades que crecen a través del intercambio de información y de ideas similares burla o crítica mordaz y mdash; a veces las tres cosas. En su mejor momento, Twitter ayudado a hacer posible las revoluciones de la primavera árabe que se extendió por el norte de África y el Oriente Medio a partir de 2010 para ser transmitido a una audiencia global. Podría un estudio más detallado de las interacciones entre los usuarios de Twitter asimismo ayudar a poner fin a superbacterias resistentes a antibacterianos-?
Un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (C.M.U.) cree que sí. Están utilizando el servicio de microblogging como una metáfora para entender mejor cómo las diferentes cepas de bacterias se comunican entre sí a través de ciertas señales químicas para formar biopelículas densamente enmarañados que los protegen contra los antibióticos.
Al comprender mejor cómo la información se propaga a través de redes de los usuarios de Twitter, los investigadores esperan determinar las circunstancias en las que las bacterias individuales dejar de seguir sus propias rutinas independientes y se unen para crear una manta biopelícula que las incluye todas. La comprensión de las matemáticas complejas que rigen estas redes & mdash; ya sea que se encontraron en Twitter o en el mundo de las bacterias y mdash; puede ayudar a predecir las posibilidades de éxito de las terapias potenciales que tienen como objetivo interferir en la comunicación y la colaboración bacteriana, de acuerdo con C.M.U. Facultad de Ingeniería profesor Radu Marculescu, que encabeza el esfuerzo.
Marculescu y sus colaboradores creció y estudió diversas muestras bacterianas con el fin de aprender muchas bacterias tenían que chocar una contra otra y bajo qué circunstancias antes de que empezaran a cooperar para construir un biofilm. Entonces crearon simulaciones de software detallados de la formación y el desarrollo de biopelículas. Debido a que estas bacterias se han formado esencialmente un & quot; red social & quot; para coordinar su comportamiento, a construir la biopelícula y resistir el tratamiento, teniendo un modelo cuantitativo de sus interacciones es crucial para la comprensión de cómo luchar contra ellos, dice.
Los científicos llevan años experimentado con formas de romper estos patógenos partidos por la interrupción de las señales de que las bacterias utilizan para la comunicación. Gran parte de esta objetivos de investigación condiciones muy específicas. Pero biofilms tienden a consistir en colonias heterogéneas que, o bien compiten por los recursos o colaboran para causar problemas de salud para su anfitrión, dice Marculescu, que presentará su y ldquo; piar molecular y rdquo; la investigación a principios de septiembre en la Association for Computing Machinery y rsquo; s Conferencia ACM sobre Bioinformática, Biología Computacional e Informática de la Salud en Atlanta. Las bacterias se comunican mediante el intercambio de moléculas de señalización, un proceso conocido como la detección de quórum. La idea es averiguar qué y rsquo; s detrás del comportamiento de estos patógenos y cómo se puede combatir el uso de antibióticos,-percepción de quórum inhibidores o incluso probióticos, añade
Aquí es donde las comparaciones de Twitter se vuelven relevantes.. Para hacer sus simulaciones más realistas del C.M.U. los investigadores crearon sus modelos de ordenador basado en tres comportamientos diferentes de bacterias que se encuentran a menudo en los estudios clínicos. Un grupo de bacterias se conoce para crear y transmitir las moléculas de señalización que obtienen las células para generar sustancias que se utilizan para formar biopelículas, un proceso que los investigadores comparan a la composición de los tweets y retweets moleculares. Un segundo grupo envía sus propias señales, pero no comparte los mensajes que recibe y mdash; en otras palabras, que doesn y rsquo; t retweets. En su lugar, atesora recursos para su propio crecimiento. El tercer grupo ni los tweets ni retweets & mdash;. Que evita los medios de comunicación social en favor de la creación y uso de sus propios materiales para el crecimiento de biopelículas
A través del análisis de la comunicación bacteriana y la formación de biopelículas, los investigadores afirman haber revelado efectivamente el subyacente proceso de la comunicación intercelular y la organización de la comunidad dentro de los biofilms. Aunque los modelos todavía necesitan verificación experimental más amplio, el principal beneficio de este descubrimiento es que los científicos podrían utilizar este modelo cuantitativo de lo diverso que las bacterias se comunican como parte de su propia investigación sobre la resistencia a los antibióticos. Y ldquo; Estamos en condiciones de utilizar los conceptos de la teoría de redes para describir las bacterias dinámica de la red de detección de quórum en toda la población y su contribución a factores de virulencia, la formación de biopelículas y resistencia a los antibióticos, & rdquo; dice Marculescu.
Teniendo esto un paso más allá, la comunidad de investigación podría utilizar la información sobre la red intercelular para identificar los mejores enfoques para la inhibición de detección de quórum, lo que interrumpe la comunicación bacteriana, aunque en realidad no matar a las bacterias . Y ldquo; Una vez que hemos modelado su red de comunicaciones, podemos ver cómo las bacterias se comportan bajo ataque, cómo se comunican y cómo esto se rompe la comunicación, y rdquo; dice Marculescu. Y ldquo; A más largo plazo, con detallada [información] sobre la condición de un paciente, nuestro marco puede generar de forma inteligente los planes de tratamiento personalizados que tienen la mejor eficacia predicho sin inducir resistencia a los medicamentos y rdquo.; El investigador presenta un segundo estudio en la 2ª Conferencia ACM Internacional de nanoescala Informática y Comunicación en Boston a finales de septiembre que profundiza en el uso de su equipo y rsquo;. S modelo de red para ayudar a controlar la comunicación molecular en poblaciones de bacterias
Marculescu y rsquo; s de trabajo podría ser valioso como un marco teórico que identifica los parámetros clave que determinan los sistemas de comunicación complejos. La investigación se centró en la interrupción de la detección de quórum bacteriana suele ser bastante específico en que cualquier estudio investiga un determinado sistema de detección de quórum en un patógeno específico investigado bajo condiciones ambientales específicas, dice Rolf K & uuml; mmerli, profesor asistente de ecología evolutiva en la Universidad de Z & uuml; Instituto de Biología Vegetal s; rica y rsquo. K & uuml; mmerli y rsquo; s propio trabajo ha analizado el uso del elemento de galio a morir de hambre bacterias de hierro, que es esencial para el crecimiento bacteriano. Y ldquo; Las simulaciones por ordenador que se aproximan a las condiciones naturales son una herramienta extremadamente útil para hacer frente a cuestiones fundamentales sobre las interacciones de redes sociales bacterianas, la interferencia terapéutica, la eficacia terapéutica y la evolución de la resistencia, y rdquo; K & uuml;. Mmerli dice
Una advertencia a Marculescu y rsquo; s enfoque, sin embargo, es que las simulaciones por ordenador son aproximaciones que hacen uso de supuestos simplificadores. Y ldquo; Estas simulaciones pueden generar predicciones útiles que pueden ser probados en el laboratorio, & rdquo; K & uuml; mmerli dice. Y ldquo; Las simulaciones por sí solos, sin embargo, es poco probable que resolver el problema de las infecciones biofilm mediada por sí mismos y rdquo;.
De cualquier manera, los investigadores estadounidenses antibióticos pronto recibirá mucho más apoyo financiero de proseguir su trabajo. A principios de este año, el gobierno de Obama ha comprometido más de $ 1.2 mil millones en el próximo año y rsquo;. Presupuesto fiscal para combatir las bacterias resistentes a los antibióticos, casi el doble de la cantidad de dinero federal disponible anteriormente s