एंटीबायोटिक प्रतिरोध, जब संक्रमण पैदा करने वाले बैक्टीरिया विकसित होते हैं तो उन पर एंटीबायोटिक दवाओं का असर नहीं होता हैं। टोक्यो विश्वविद्यालय में नए शोध ने लैब में एस्चेरिचिया कोलाई (ई. कोलाई) बैक्टीरिया के प्राकृतिक चयन के विकास और प्रक्रिया का नक्शा तैयार किया है।
ये नक्शे, एंटीबायोटिक्स सहित आठ अलग-अलग दवाओं के लिए ई. कोलाई प्रतिरोध के चरण-दर-चरण विकास और विशेषताओं को बेहतर ढंग से समझने में हमारी मदद करते हैं। शोधकर्ताओं ने उम्मीद जताई है कि भविष्य में ई. कोलाई और अन्य जीवाणुओं के बारे में पूर्वानुमान लगाने और उनके नियंत्रण के लिए उनके परिणाम और तरीके अहम होंगे।
भोजन विषाक्तता कई प्रकार की होती है, लेकिन एक सामान्य कारण ई. कोलाई जैसे जीवाणुओं का बढ़ना है। ई. कोलाई के अधिकांश मामले, बहुत खराब होते हैं, इनसे आराम और पुनर्जलीकरण करके घर पर ही निपटा जा सकता है। हालांकि, कुछ मामलों में इसका संक्रमण जानलेवा हो सकता है। यदि आपको बैक्टीरिया की वजह से संक्रमण हुआ है, तो एंटीबायोटिक दवाएं एक शक्तिशाली और प्रभावी उपचार हो सकते हैं।
लेकिन एंटीबायोटिक प्रतिरोध, बैक्टीरिया अपनी क्षमता को इतना मजबूत बना लेता है कि उस पर दवा का असर नहीं होता है, जो कि दुनिया भर में एक गंभीर चिंता का विषय है। यदि एंटीबायोटिक बेअसर हो रहे रहे हैं, तो हमें एक बार जब छोटी मोटी चोट लगने और सामान्य बीमारियों से गंभीर बीमारी होने का खतरा बढ़ जाएगा।
ग्रेजुएट स्कूल ऑफ साइंस में डॉक्टरेट के छात्र जुनिचिरो इवासावा ने कहा, प्रतिरोधी बैक्टीरिया कहां से आया यह खोजने और इसे रोकने के लिए बैक्टीरिया के विकास का पूर्वानुमान और नियंत्रण करने वाले तरीके महत्वपूर्ण है। उन्होंने बताया कि इस प्रकार, हमने ई. कोलाई के प्रयोगशाला विकास प्रयोगों से प्राप्त आंकड़ों का उपयोग करके दवा प्रतिरोध विकास की भविष्यवाणी करने के लिए एक नई विधि विकसित की है।
शोधकर्ताओं ने एडेप्टिव लेबोरेटरी इवोल्यूशन या एएलई नामक एक विधि का इस्तेमाल किया, जिसमें एंटीबायोटिक दवाओं सहित आठ अलग-अलग दवाओं के लिए दवा प्रतिरोधी ई. कोलाई के विकास को देखा गया। विधि ने शोधकर्ताओं को प्रयोगशाला में विशिष्ट अवलोकन योग्य विशेषताओं जिसे फेनोटाइप कहा जाता है, इसके साथ जीवाणु वैरिएंटों के विकास का अध्ययन करने में सक्षम बनाया। इससे उन्हें यह समझने में मदद मिली कि प्राकृतिक चयन की लंबी अवधि की प्रक्रिया के दौरान बैक्टीरिया में क्या बदलाव हो सकते हैं।
इवासावा ने बताया हालांकि पारंपरिक प्रयोगशाला विकास प्रयोग काफी कठिन और मेहनत वाले रहे हैं, हमने एक स्वचालित कल्चर प्रणाली का उपयोग करके इस समस्या को कम किया है जिसे पहले हमारी प्रयोगशाला में विकसित किया गया था। इससे हमें दवा प्रतिरोध विकास से संबंधित फेनोटाइ बदलावों पर पर्याप्त आंकड़े हासिल करने में मदद मिली। आंकड़ों का विश्लेषण करके, प्रमुख घटक विश्लेषण (मशीन-लर्निंग विधि) का उपयोग करके, हम फिटनेस परिदृश्य को स्पष्ट करने में सक्षम हैं जो ई. कोलाई के दवा प्रतिरोध विकास को उजागर करता है।
फिटनेस भूदृश्य थ्री डी स्थलाकृतिक मानचित्रों की तरह दिखाई देते हैं। मानचित्र में पहाड़ और घाटियां जीव के विकास का प्रतिनिधित्व करते हैं। चोटियों पर जीव बेहतर "फिटनेस" या अपने वातावरण में जीवित रहने की क्षमता के लिए विकसित हुए हैं।
इवासावा ने कहा कि फिटनेस परिदृश्य के समकक्ष जीव की आंतरिक अवस्थाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, जैसे कि जीन उत्परिवर्तन पैटर्न (जीनोटाइप) या दवा प्रतिरोध प्रोफाइल (फेनोटाइप), आदि। इस प्रकार, फिटनेस परिदृश्य जीव की आंतरिक अवस्थाओं के बीच संबंध का वर्णन करता है। इसके अनुरूप फिटनेस स्तर, फिटनेस परिदृश्य को स्पष्ट करके, इनके विकास की प्रगति का अनुमान लगाया जा सकता है।
टीम का मानना है कि इस अध्ययन में जिन फिटनेस परिदृश्यों का नक्शा बनाया गया है, इस प्रक्रिया में विकसित तरीके न केवल ई. कोलाई, बल्कि माइक्रोबियल विकास के अन्य रूपों का पूर्वानुमान लगाने और इनके नियंत्रण के लिए उपयोगी होंगे। शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि इससे भविष्य के अध्ययन होंगे जो दवा प्रतिरोधी बैक्टीरिया को रोकने के तरीके खोज सकते हैं और बायोइंजीनियरिंग और कृषि के लिए उपयोगी बैक्टीरिया के विकास में योगदान कर सकते हैं।
इवासावा ने निष्कर्ष निकाला कि अगला महत्वपूर्ण कदम वास्तव में दवा प्रतिरोध विकास को नियंत्रित करने के लिए फिटनेस परिदृश्य का उपयोग करने का प्रयास करना है और यह देखना है कि हम इसे कितनी दूर तक नियंत्रित कर सकते हैं। यह परिदृश्य से मिली जानकारी के आधार पर प्रयोगशाला विकास प्रयोगों को डिजाइन करके किया जा सकता है। यह अध्ययन प्लोस बायोलॉजी नामक पत्रिका में प्रकाशित हुआ है।