Neues Onlineportal bündelt weltweite Daten zur Antibiotikaresistenz
Das Europäische Bioinformatik-Institut stellt erstmals weltweite Genom- und Phänotypdaten zur Antibiotikaresistenz zentral bereit. Das neue Onlineportal soll Forschung und Diagnostik vereinfachen und moderne Analyseverfahren wie Machine Learning unterstützen.
Sarah Bourdely19.11.20253"
Mit dem Antimicrobial resistance portal (AMR-portal) entsteht eine zentrale Anlaufstelle für antimikrobielle Resistenzdaten. Die Onlineplattform verknüpft Informationen zu bakteriellen Genomen, Resistenzphänotypen und funktionellen Annotationen an einem Ort.
Entwickelt wurde die Plattform vom Europäische Bioinformatik-Institut (EMBL-EBI) gemeinsam mit Forschenden des Imperial College London – auf Basis der umfassenden CABBAGE-Datensätze. Ziel ist es, weltweit verfügbare Informationen zu standardisieren, langfristig zu sichern und einfacher nutzbar zu machen.
«Antimikrobielle Resistenzen gehören zu den drängendsten Herausforderungen im globalen Gesundheitswesen», sagt Helen Parkinson vom EMBL-EBI in einer Mitteilung. Die Zusammenarbeit mit dem Imperial College ermögliche weltweiten Zugang zu genomischen und antibiotischen Resistenzdaten.
Was das Portal bietet
Das AMR-Portal führt experimentelle und computergestützte Daten zusammen. Forschende können MIC-Werte, Sensitivitätsprofile, automatisch identifizierte Resistenzmarker und detaillierte Probenmetadaten durchsuchen und herunterladen. Die aufbereitete Datenbasis eignet sich zudem als Grundlage für Machine-Learning-Modelle zur Resistenzvorhersage.
«Die CABBAGE-Datenbank soll alle öffentlich verfügbaren Resistenz- und Genomdaten in einem einheitlichen Format zusammenführen», erklärt Leonid Chindelevitch vom Imperial College London. Die offene Zugänglichkeit erleichtere die Untersuchung von Resistenzmechanismen und die Entwicklung besserer Diagnostika.
Auch externe Forschende begrüssen das Angebot: Die neue Datenbank biete «eine beispiellose, offen kuratierte Sammlung von AMR-Phänotypdaten», sagt Kate Baker von der University of Cambridge.
Die aktuelle Version ist laut Gruppenleiter John Lees vom EMBL-EBI die erste Phase. Nächste Schritte umfassen Community-Uploads eigener Resistenzdaten und eine erweiterte Annotation resistenzrelevanter Gene. «Je mehr Gruppen beitragen, desto mächtiger wird dieses Werkzeug».
