Une équipe de scientifiques du Royaume-Uni a démontré que la détection basée sur le séquençage métagénomique clinique des communautés microbiennes dans des échantillons respiratoires peut améliorer la gestion des infections nosocomiales potentiellement mortelles chez les patients atteints de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19).
Crédit d’image: Stanisic Vladimir / Shutterstock.com
La technique est également efficace pour détecter les gènes de résistance multidrogue dans les microbes. L’étude est actuellement disponible sur le serveur de pré-impression MedRxiv *.
L’infectivité extrêmement élevée du coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2), l’agent pathogène causal de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19), a fait peser une lourde charge sur les systèmes de santé de nombreux pays à travers le monde.
Un nombre accru d’admissions à l’hôpital en raison de complications liées au COVID-19 a entraîné une baisse significative des ressources médicales, y compris des produits thérapeutiques et des équipements médicaux. Cette augmentation du taux d’occupation des hôpitaux a à son tour augmenté le risque d’infections secondaires ou nosocomiales chez les patients atteints de COVID-19.
En outre, l’équipement médical utilisé pour traiter les patients critiques du COVID-19 peut introduire des infections secondaires. Des études ont montré que les patients atteints de COVID-19 sont très susceptibles de contracter une pneumonie par ventilation invasive, ce qui est associé à un taux de mortalité significativement élevé. De même, les rapports démontrent une incidence élevée d’infections bactériennes à Gram négatif et d’infections fongiques (aspergillose pulmonaire invasive) chez les patients hospitalisés COVID-19.
En général, le traitement initial des patients hospitalisés avec suspicion d’infection secondaire est effectué par des antibiotiques empiriques dirigés par des directives jusqu’à l’identification d’agents pathogènes spécifiques par culture microbienne. Cependant, la culture microbienne prend généralement 2 à 4 jours pour fournir des résultats et, par conséquent, un retard dans le lancement du traitement exact se produit fréquemment dans les installations hospitalières. Cela peut par la suite augmenter le risque de complications plus graves et de décès.
Dans l’étude actuelle, les scientifiques visaient à évaluer la puissance de l’approche de séquençage métagénomique clinique basée sur la technologie des nanopores pour identifier une communauté microbienne dans l’échantillon d’un patient. Ils ont utilisé cette approche d’acquisition de données en temps réel pour une identification plus rapide des microbes.
Sommaire
Conception de l’étude actuelle
Initialement, un total de 763 échantillons respiratoires prélevés sur 225 patients atteints de COVID-19 ventilés de manière invasive ont été mis en culture pour détecter les infections bactériennes et fongiques secondaires.
La métagénomique clinique utilisant le séquençage des nanopores a été réalisée sur 43 échantillons respiratoires provenant de 34 patients COVID-19 fortement suspectés d’avoir des infections secondaires.
Les données de culture microbienne ont révélé que les bactéries à Gram négatif les plus courantes chez les patients COVID-19 étaient Klebsiella spp., Citrobacter spp., E. coli, et P. aeruginosa, et les bactéries Gram-positives les plus fréquemment détectées étaient S. aureus, Enterococcus spp., et C. striatum. En plus, C. Albicans et Aspergillus spp. ont été identifiés comme les agents pathogènes fongiques les plus courants.
Observations importantes
Environ 63% des échantillons testés par métagénomique clinique contenaient des agents pathogènes respiratoires. La méthode n’a pris que 8 heures pour fournir des résultats. Sur 27 agents pathogènes détectés par culture microbienne, 25 ont été détectés par métagénomique clinique, indiquant que la méthode est à 93% sensible à la détection d’agents pathogènes dans les échantillons respiratoires.
De plus, la méthode a identifié 3 agents pathogènes supplémentaires dans 3 échantillons qui sont restés non détectés en culture microbienne. Cela indique que la méthode est spécifique à 81% dans la détection des agents pathogènes par rapport à la culture microbienne.
Plus important encore, un flux de travail de métagénomique clinique de 2 heures a détecté efficacement la présence ou l’absence de gènes de résistance aux bêta-lactamines dans Enterobacterales, qui est une grande famille de bactéries Gram-négatives. Les informations basées sur la métagénomique clinique sur les bactéries multirésistantes pourraient être utilisées par les professionnels de la santé pour modifier la directive de traitement initiale et pour introduire des traitements plus précis pour une meilleure prise en charge des patients COVID-19 sévères atteints d’infections secondaires.
La métagénomique clinique a également montré une efficacité de 100% dans la détection A. fumigatus, l’agent pathogène causal de l’aspergillose pulmonaire invasive. L’analyse du polymorphisme d’un seul nucléotide des données de séquençage métagénomique sur 24 heures a identifié les flambées de multirésistants K. pneumoniae et C. striatum chez les patients admis dans les unités de soins intensifs. Ces résultats indiquent que l’approche métagénomique clinique aide à évaluer la transmission patient à patient d’agents pathogènes dans les installations hospitalières.
Importance de l’étude
Les résultats de l’étude actuelle indiquent que l’analyse de la séquence métagénomique clinique a le potentiel d’être utilisée en routine dans les installations hospitalières pour une détection plus rapide et précise des infections secondaires ou nosocomiales chez les patients COVID-19.
Une détection plus rapide des agents pathogènes infectieux peut améliorer la prise en charge des patients et freiner la transmission des infections dans les hôpitaux.
*Avis important
medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas examinés par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, orienter la pratique clinique / les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.
