De grands volumes de données de haute qualité peuvent être créés par séquençage génomique bactérien à haut débit. Les développements simultanés de la technologie de séquençage et de la bioinformatique ont facilité l’utilisation de la génomique pour analyser les épidémies et mener une surveillance plus large de la santé publique.
Une récente Génomique microbienne L’étude examine les principaux agents pathogènes associés aux soins de santé et discute des priorités de santé publique actuelles et futures liées à ces micro-organismes. Les chercheurs discutent également des défis associés à la surveillance des infections nosocomiales (IAS) et de la manière dont la technologie pourrait être utilisée pour atténuer le fardeau de santé publique causé par les IAS.
Étude: Faire passer la surveillance des pathogènes hospitaliers à un niveau supérieur. Crédit d’image : janews / Shutterstock.com
Sommaire
Le paysage de la surveillance des agents pathogènes
L’introduction d’une méthode de typage génomique hautement fiable, abordable, rapide et standardisable a révolutionné la surveillance des agents pathogènes. Le séquençage du génome et les analyses de données sont devenus plus évolutifs et permettent une évaluation des données sans hypothèse. Le séquençage génomique à haut débit peut élucider les voies de transmission à partir de collections d’isolats prospectives, importantes et transversales.
À l’échelle mondiale, des groupes de travail interdisciplinaires tels que le Centre européen de prévention et de contrôle des maladies (ECDC) et la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis ont publié des articles démontrant l’intensification de la surveillance des maladies et des pathogènes génomiques à l’aide de la technologie de séquençage génomique à haut débit.
Néanmoins, il existe certains défis associés au séquençage du génome entier (WGS), dont beaucoup sont dus aux compétences analytiques et techniques requises pour traiter et évaluer ces échantillons.
Des études récentes se sont efforcées d’établir et de renforcer les capacités de surveillance génomique. De plus, de nouvelles approches technologiques, telles que l’apprentissage automatique pour la prédiction de la résistance aux antimicrobiens (RAM), ont été développées.
La pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) a encore souligné la valeur de santé publique de l’épidémiologie génomique. Par la suite, d’importants investissements internationaux ont été réalisés dans la capacité de séquençage et la numérisation des infrastructures de surveillance.
Des réseaux collaboratifs de formation de longue date en Afrique et en Amérique du Sud ont également vu le jour, comme en témoignent les données de séquençage produites dans ces pays pendant la pandémie.
Séquençage à lecture courte et longue
La surveillance axée sur la santé publique des agents pathogènes des soins de santé implique principalement la surveillance de leur résistance aux antimicrobiens (RAM), qui peut se propager de manière horizontale ou clonale. Les efforts de surveillance génomique doivent surveiller les deux voies de diffusion.
Les déterminants de la RAM sont généralement portés par des plasmides et flanqués de séquences hautement répétitives qui ne peuvent pas être facilement assemblées uniquement par des données de séquençage à lecture courte. Les éléments génétiques mobiles (MGE) et les plasmides de résistance aux antibiotiques sont des structures complexes difficiles à reconstruire à l’aide de données de séquençage à lecture courte. Le séquençage à lecture longue peut surmonter cette limitation ; cependant, il est associé à des coûts plus élevés et à des exigences de calcul plus importantes.
Analyse des données post-séquençage
Il est impératif que les données produites par le séquençage génomique soient évaluées pour leur qualité avant d’être utilisées dans des analyses en aval. Des flux de travail Numeros sont actuellement disponibles, y compris des solutions commerciales telles que EPISEQ et AREScloud.
Cependant, ces solutions commerciales, bien que conviviales, ne conviennent pas à toutes les applications, car elles sont généralement orientées vers des applications spécifiques. Par conséquent, les flux de travail de déclaration rationalisés en libre accès peuvent considérablement stimuler la surveillance génomique.
En plus des logiciels, la formation des microbiologistes de laboratoire et la standardisation des outils sont essentielles, car les utilisateurs doivent être capables de faire des inférences intuitives en fonction de leurs résultats. De grands consortiums de recherche comme COMPARE proposent diverses activités pratiques et éducatives sur les applications du séquençage à haut débit pour une communauté d’utilisateurs plus large.
Des plates-formes dédiées permettant le téléchargement de données brutes et de métadonnées pertinentes sont également nécessaires. Ceci est particulièrement important compte tenu de la grande quantité de données générées aux niveaux local et régional.
La contrainte et le partage actif doivent également être encouragés conformément aux principes de la science ouverte. Des exemples de plates-formes existantes sont BIGSdb, Pathogenwatch et Enterobase.
La pandémie de COVID-19 a démontré l’utilité de cette approche pour comprendre si certaines variantes étaient restreintes localement ou faisaient partie d’un réseau de transmission plus large. Cela a éclairé les stratégies d’intervention visant à atténuer la propagation du virus.
En plus de la génération et de l’analyse des données, le stockage des données à long terme doit être soigneusement pris en compte. Une solution potentielle au problème de stockage des données pourrait être le dépôt de lectures brutes et de métadonnées associées dans des référentiels publics qui pourraient ensuite être utilisés pour de vastes analyses basées sur la population.
conclusion
Au cours de la dernière décennie, plusieurs efforts ont été déployés pour développer la surveillance basée sur le génome à l’échelle mondiale. La pandémie de COVID-19 a entraîné la génération et la diffusion rapides d’analyses dans tous les pays pour éclairer la prise de décision politique en temps réel.
La dissémination d’agents pathogènes ou de résistance aux antimicrobiens pourrait prévaloir pendant des années s’ils passaient inaperçus ou si les stratégies de prévention et de contrôle étaient moins efficaces. Du point de vue de la santé publique, la surveillance des pathogènes hospitaliers se concentre dans une large mesure sur la surveillance de la RAM, qui nécessite une plus grande adoption du séquençage à lecture longue.
À l’avenir, le défi de la surveillance basée sur le génome sera de passer des études descriptives à la surveillance en temps réel et prédictive des agents pathogènes.
