Исследователи из ARS стремятся помочь пчеловодам США лучше выявлять и лечить заболевания своих пчелиных семей. Медоносные пчёлы играют важную роль в сельском хозяйстве как опылители. По оценкам, от 50 до 80 % сельскохозяйственных культур опыляются медоносными пчёлами, что только в США ежегодно приносит около 20 миллиардов долларов рыночной стоимости. Однако здоровье пчёл под угрозой из-за патогенов и паразитического клеща варроа (Varroa destructor), что ежегодно обходится отрасли более чем в 500 миллионов долларов.
Коммерческие пчеловоды сталкиваются с трудностями в защите своих ульев от бактериальных, вирусных и грибковых заболеваний. Точный диагноз болезней расплода, особенно различение европейской гнилки (EFB) — бактериального заболевания — и вирусных инфекций со схожими симптомами, остаётся сложной и трудоёмкой задачей. Ошибочная диагностика часто приводит к нецелесообразному применению антибиотиков, что способствует росту устойчивости бактерий к антимикробным препаратам и серьёзным нарушениям микробиома кишечника пчёл.
В опубликованном исследовании (https://www.nature.com/articles/s41598-025-16261-5) учёные из Исследовательского центра пчеловодства им. Карла Хейдена ARS в Тусоне, штат Аризона, разработали основанный на изображениях инструмент диагностики с использованием искусственного интеллекта (ИИ), позволяющий быстро выявлять и различать бактериальные и вирусные инфекции в расплоде медоносных пчёл. В течение многих лет исследователи сотрудничали с инспекторами пасек и специалистами университетских служб поддержки, чтобы создать набор данных из 2759 изображений личинок медоносных пчёл, собранных на множестве пасек. Каждое изображение сопровождалось достоверными молекулярными данными о вирусной или бактериальной инфекции.
С помощью анализа изображений экспериментальные модели достигли точности 73–88 % в распознавании заболеваний.
«Это исследование — важный шаг в решении проблемы диагностики болезней расплода, которая традиционно основывалась на визуальном осмотре, проводимом опытными пчеловодами с переменной степенью точности», — сказал микробиолог-исследователь ARS Дуан Копеланд. «Модели ИИ могут обеспечить быструю и объективную диагностику заболеваний, что снизит ненужное применение антибиотиков и поможет сохранить целостность микробиома кишечника — важного фактора здоровья пчелиных семей в коммерческом пчеловодстве».
По словам Копеланда, цель состоит в разработке диагностического приложения для смартфонов, с помощью которого пчеловоды смогут загружать фотографии и получать точные диагнозы за считанные секунды. Результаты исследования многообещающие, однако для создания готовых к использованию на местах диагностических инструментов требуется ещё больше исследований и разработок. В будущем учёные планируют включить в систему все основные патогены пчёл и расширить географическое покрытие по всей территории США.
Исследование финансировалось по гранту Национального института продовольствия и сельского хозяйства (NIFA) в рамках Продовольственной и сельскохозяйственной исследовательской инициативы и проводилось в сотрудничестве с Ассоциацией инспекторов пасек Америки, Университетом штата Мичиган и Исследовательской лабораторией пчеловодства ARS.
— Джессика Райан, Управление коммуникаций ARS
Источник: American Bee Journal