Kombinacija mašinskog učenja i laboratorijskih eksperimenata dala je istraživačima da zavire u različite jezike koje bakterije koriste za komunikaciju. Razumevanje načina na koji bakterije komuniciraju – i kada ne mogu – ima implikacije za lečenje bakterija otpornih na lekove i za razvoj biokompjuterskih alata.
Studija se zasniva na ranijem projektu u kojem su istraživači pokazali da je ometanje bakterijske komunikacije efikasan način za borbu protiv bakterija otpornih na više lekova. Bakterije koriste male molekule da komuniciraju jedna sa drugom i koordiniraju infekciju, a tim je pokazao da ometanje bakterijske komunikacije blokiranjem ovih molekula smanjuje upalu i čini bakterije ranjivijim na antibiotike.
Sada su istraživači bliže pogledali jezike koje bakterije koriste za komunikaciju. Tim je koristio kombinaciju mašinskog učenja i eksperimenata u vlažnoj laboratoriji da ispita svih otprilike 170 poznatih bakterijskih jezika. Ova analiza pruža razumevanje sličnosti i razlika između jezika, koji se mogu koristiti i za ometanje štetnih bakterija i za izgradnju korisnih „bakterijskih logičkih kola“. Nalazi su objavljeni u časopisu Angevandte Chemie International Edition.
Prvi korak je bila analiza mašinskog učenja koja je jezike grupisala u klastere na osnovu strukture njihovih molekula. Dobijene grupe sastojale su se od jezika koji su međusobno sličniji i drugačiji od jezika u drugim grupama. Ovo je uporedivo sa ljudskim jezicima: engleski, francuski i holandski su u jednoj grupi jezika, dok su arapski i hebrejski u drugoj, na primer.
Zatim je tim eksperimentalno pokazao da bakterije mogu donekle razumeti srodne jezike. „Uradili smo ‘proveru bakterijskog jezika’ i otkrili da bakterije koje koriste veoma slične jezike mogu da razumeju jedna drugu, baš kao što bi Holanđanin mogao da razume neki nemački. Takođe smo testirali komunikaciju između bakterija koristeći veoma različite jezike i otkrili da ne mogu da razumeju jedni druge – baš kao što razgovor između ljudi koji govore finski, holandski i arapski ne bi stigao daleko“, kaže Kristofer Jonkergou, doktorant koji je vodio studiju.
Pomoću ovih alata, istraživači su pokazali da možemo precizno proceniti veze između bakterijskih jezika i predvideti da li se mogu razumeti. Ovi nalazi će biti dragoceni u daljem usavršavanju novog pristupa tretmana tima, a takođe imaju implikacije na biotehnologiju – bakterijski jezici se mogu koristiti za koordinaciju zadataka između grupa u bakterijskim zajednicama, ili čak u bakterijskim mikroprocesorima.
