วิธีการใหม่นี้โดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ทีมค้นพบเครือข่ายยีนทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการดื้อยาต้านจุลชีพแบ่งปันกันในสัตว์ต่างๆคนงานในฟาร์มและสิ่งแวดล้อมรอบตัวพวกเขา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเครือข่ายนี้รวมถึงยีนที่ทราบว่าทำให้เกิดการดื้อยาปฏิชีวนะ เช่นเดียวกับยีนที่ไม่รู้จักซึ่งเกี่ยวข้องกับการดื้อยาปฏิชีวนะสิ่งนี้น่ากังวลเพราะผู้คนสามารถได้รับการดื้อยาจากสองวิธีที่แตกต่างกัน
จากการสัมผัสโดยตรงกับสัตว์หรือโดยอ้อมโดยการกินเนื้อสัตว์ที่ปนเปื้อนซึ่งอาจเป็นปัญหาเฉพาะในการเลี้ยงสัตว์ปีกเนื่องจากเป็นเนื้อสัตว์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดในโลก เครื่องมือคำนวณที่เราพัฒนาขึ้นจะช่วยให้เราวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนขนาดใหญ่จากแหล่งต่างๆ ได้ ในเวลาเดียวกันกับการระบุจุดที่มีแบคทีเรียบางชนิดได้ รวดเร็ว แม่นยำ และสามารถนำไปใช้กับสภาพแวดล้อมขนาดใหญ่ได้ มียีนที่ดื้อต่อยาต้านจุลชีพจำนวนมากที่เรารู้อยู่แล้ว แต่เราจะก้าวข้ามเป้าหมายเหล่านี้และคลี่คลายเป้าหมายใหม่เพื่อออกแบบยาตัวใหม่ได้อย่างไร แนวทางของเราโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการพัฒนาวิธีการคำนวณที่รวดเร็ว ราคาไม่แพง และมีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เกี่ยวกับระบาดวิทยาของการดื้อยาต้านจุลชีพในฟาร์มปศุสัตว์