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A.I. ist bereits auf dem besten Weg, die Zukunft des Food-Services zu sein, aber was wäre, wenn es auch Dinge tun könnte, um lebensmittelbedingte Krankheiten wie E. coli zu verhindern?
Forscher der University of Edinburgh sagen, dass sie dazu eine Software entwickelt haben. Die A.I. vergleicht die genetischen Signaturen von E. coli-Proben, die eine Infektion beim Menschen verursacht haben, mit Bakterienproben von Menschen und Tieren. Die Technologie wird es Forschern ermöglichen, tödliche Stämme von E. coli zu identifizieren, bevor die Bedrohung zum Ausbruch wird.
E. coli machte im Herbst große Schlagzeilen, als sich ein Ausbruch der Bakterien auf über 43 Chipotle-Ketten ausbreitete und über 60 Kunden ärgerte. Dies veranlasste die CDC, strengere Lebensmittelsicherheitsprotokolle zu fordern. E. coli kann zu Lebensmittelvergiftung, Nierenversagen und sogar zum Tod führen.
"Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die gefährlichsten E. coli O157-Stämme tatsächlich sehr selten im Viehreservoir sein können, was beruhigend ist", sagte Professor David Gally an der University of Edinburgh in einer Pressemitteilung. "Die Studie zeigt das Potenzial von Machine Learning-Ansätzen, um diese Belastungen frühzeitig zu erkennen."
E. coli-Stämme können normalerweise ohne Komplikationen im menschlichen und tierischen Darm leben, aber Stämme wie E. coli 0157 können Infektionen verursachen. Die Belastung ist beim Menschen viel tödlicher als beim Vieh, wo die Bakterien dazu dienen, Giftstoffe zu sammeln, die entsorgt werden müssen. Das Team sagt voraus, dass der Stamm 0157 nur bei etwa 10 Prozent der Rinder vorkommt.
Fortschritte in der Zellulartechnik werden es Forschern erleichtern, Bakterien zu entdecken, die für den Menschen schädlich sind, aber nicht zu vergessen, dass E. coli nicht alles schlecht ist. Forscher der Luftwaffe haben gezeigt, dass die Bakterien der Schlüssel zur Kontrolle von Robotern durch biologische Mittel sein können.
Die Forscher planen, die Software mit Testproben von anderen Tier-Bourne-Toxinen wie Salmonellen zu verwenden, um Stämme zu identifizieren, die möglicherweise eine menschliche Erkrankung verursachen können.
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