title: Integration of Multi-Omic Datasets on Antimicrobial Resistance for Large-Scale Biomedical Data Science
title: Integration von Multi-Omic-Datensätzen über antimikrobielle Resistenz für groß angelegte biomedizinische Datenwissenschaft
titleType: AlternativeTitle
Creators: name: Spänig, Sebastian
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2022
Subjects: subject: Antimicrobial Resistance
subject: Bioinformatik
subject: Datenwissenschaft
subject: Antimicrobial Peptides
subject: Biomedicine
subject: Antimikrobielle Resistenz
subject: Data Science
subject: Antimikrobielle Peptide
subject: Data processing Computer science
subject: Informatik
subject: Biomedizin
subject: Machine Learning
subject: Bioinformatics
subject: FOS: Computer and information sciences
subject: Maschinelles Lernen

description: Antimicrobial resistance (AMR) results in tremendous health risks, causing the World Health Organization to designate it as one of the significant burdens for modern society. Owing to ineffective antibiotics, once everyday surgeries will become life-threatening interventions. Rigorous governmental measurements are supposed to supervise administration of antimicrobials, hence controlling AMR dissemination. The intervention of healthcare stakeholders and responsible application in human and veterinary medicine is urgently required. In this light, wastewater-based epidemiology has been established to examine various environmental factors promoting AMR and monitoring their development population-wide. Antibiotic residuals in human excrements are a significant driver for AMR, and assessing in- and effluent of wastewater treatment plants is evident. Treated wastewater is ultimately released in rivers, lakes, or the sea, elevating AMR from a local to a global health concern. Thus, researchers consider increasingly fresh and salt waters for comprehensive AMR surveys. In this light, recreational waters could be a significant health risk if strained with resistant bacteria. Indeed, freshwater-based epidemiology ascertained hot spots in Asian lakes, underpinning the urgency for timely and consistent AMR surveillance worldwide. However, data consistency is hampered due to a great variety of bioanalytical methods. For this reason, as part of this thesis, we integrated, examined, and evaluated standardized samples from numerous European freshwater lakes. Baseline levels of AMR have been detected, which facilitates future monitoring on a large scale. The results further emphasized that multi-resistant pathogens require alternative therapeutic options beyond conventional antibiotics. Therefore, scientists study antimicrobial peptides (AMPs). To date, several AMPs advanced in clinical trials or gained market maturity. The success encouraged researchers to develop advanced machine learning (ML) methods for high-throughput AMP screening. However, ML-based integration of peptidomics assumes a machine-readable format, further challenging hyper-parameter optimization. Thus, we explored as part of this thesis the performance concerning encodings, models, and the biomedical domain. Finally, we contributed a novel approach for unsupervised encoding selection and ensemble configuration to this dissertation. In summary, this thesis addresses the collection, analysis, and integration of multi-omic data to pave the way for data-driven research on AMR.
description: Antimikrobielle Resistenz (AMR) führt zu einem enormen Gesundheitsrisiko und wurde daher von der WHO als eine der größten Belastungen für die moderne Gesellschaft eingestuft. Aufgrund unwirksamer Antibiotika werden alltägliche Operationen zu lebensbedrohlichen Eingriffen. Strenge staatliche Maßnahmen sollen die Verabreichung antimikrobieller Mittel überwachen und so die Verbreitung von AMR kontrollieren. Das Eingreifen von Verantwortlichen aus dem Gesundheitswesen und eine verantwortungsvolle Anwendung in der Human- und Veterinärmedizin sind dringend erforderlich. Vor diesem Hintergrund wird die abwasserbasierte Epidemiologie eingesetzt, um verschiedene Umweltfaktoren zu untersuchen, die die Antibiotikaresistenz begünstigen und um die Entwicklung dieser in der gesamten Bevölkerung zu überwachen. Antibiotikarückstände in menschlichen Ausscheidungen sind ein wichtiger Faktor für AMR. Daher ist es naheliegend, die Zu- und Abwässer von Kläranlagen zu untersuchen. Das gereinigte Abwasser wird letztlich in Flüsse, Seen oder das Meer eingeleitet, wodurch AMR von einem lokalen zu einem globalen Gesundheitsproblem wird. Daher ziehen die Wissenschaftler zunehmend Süß- und Salzwasser für umfassende AMR-Untersuchungen in Betracht. Gewässer zur Erholung könnten ein erhebliches Gesundheitsrisiko darstellen, wenn sie mit resistenten Bakterien belastet sind. Tatsächlich wurden im Rahmen der Süßwasser-Epidemiologie Hotspots in asiatischen Seen festgestellt, was die Dringlichkeit einer zeitnahen und konsistenten AMR-Überwachung weltweit unterstreicht. Allerdings wird die Konsistenz der Daten durch eine große Vielfalt an bioanalytischen Methoden erschwert. Daher wurden im Rahmen dieser Dissertation standardisierte Proben aus zahlreichen europäischen Süßwasserseen integriert, untersucht und ausgewertet. Dies ermöglichte Basiswerte für AMR zu ermitteln und die künftige, umfangreiche Überwachung zu erleichtern. Die Ergebnisse unterstreichen außerdem, dass multiresistente Krankheitserreger alternative therapeutische Optionen jenseits konventioneller Antibiotika erfordern. Daher untersuchen Wissenschaftler antimikrobielle Peptide (AMPs). Bis heute sind mehrere AMPs in klinischen Studien fortgeschritten oder haben sogar Marktreife erlangt. Der Erfolg ermutigte Wissenschaftler Methoden des maschinellen Lernens (ML) für das AMP-Screening im Hochdurchsatzverfahren zu einzusetzen. Die ML-basierte Integration von Peptidomics Daten setzt jedoch ein maschinenlesbares Format voraus, was die Optimierung der Hyperparameter weiter erschwert. Daher wurden im Rahmen dieser Dissertation auch die Leistung in Bezug auf Kodierungen, Modelle und den biomedizinischen Bereich untersucht. Schließlich wird in einer weiteren Studie dieser Thesis ein neuer Ansatz für die unüberwachte Auswahl von Kodierungen und die Konfiguration von Ensembles vorgestellt. Kurzum, diese Arbeit erörtert die Sammlung, Analyse und Integration von Multi-Omics-Daten, um den Weg für die datengesteuerte Forschung von AMR zu ebnen.