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Pesquisa
Cientistas descobrem por que granjas avícolas favorecem a resistência bacteriana a antibióticos
Cientistas da Universidade de Nottingham (RU) avançaram na compreensão de como bactérias como E. coli e Salmonella enterica compartilham material genético que as torna resistentes a antibióticos. Este fenômeno, conhecido…
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Cientistas da Universidade de Nottingham (RU) avançaram na compreensão de como bactérias como E. coli e Salmonella enterica compartilham material genético que as torna resistentes a antibióticos. Este fenômeno, conhecido como resistência antimicrobiana (RAM), é uma das maiores ameaças globais à saúde, com implicações significativas para a pecuária e a saúde pública.
O estudo, publicado na Nature Communications, investigou como essas bactérias, frequentemente encontradas em animais destinados à alimentação, compartilham material genético relacionado à RAM, especialmente em ambientes agrícolas como granjas de frangos. A pesquisa, liderada pela Dra. Tania Dottorini, utilizou métodos avançados de sequenciamento de DNA e aprendizado de máquina para analisar amostras coletadas em 10 granjas de frango na China e em quatro matadouros ao longo de dois anos e meio.
Os resultados revelaram que E. coli e Salmonella enterica coexistindo no intestino dos frangos compartilham uma quantidade maior de material genético associado à RAM, em comparação com aquelas encontradas isoladamente. Essa descoberta sugere uma coevolução entre essas bactérias dentro do mesmo hospedeiro, o que poderia contribuir para a disseminação mais rápida da resistência a antibióticos.
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Dra. Dottorini destacou que este estudo é o primeiro a caracterizar o conteúdo genômico de duas espécies bacterianas em uma escala tão grande e em cenários do mundo real. Ela enfatizou que a investigação de espécies bacterianas isoladas pode subestimar a ameaça da RAM e que a análise de comunidades microbianas interconectadas é crucial para desenvolver tratamentos mais eficazes.
A pesquisa também reforça a importância de investir em tecnologias de mineração de dados e aprendizado de máquina para lidar com a complexidade da RAM na pecuária, proporcionando uma visão mais abrangente das interações entre bactérias, animais e humanos em ambientes agrícolas.
Fonte: ThePoultrysite
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