Une nouvelle étude suggère que l’utilisation des mégadonnées et de l’apprentissage automatique dans la surveillance de la résistance aux antimicrobiens (RAM) dans les méthodes de production animale pourrait aider à éclairer les interventions et offrir des protections contre les germes qui deviennent résistants aux antibiotiques.
Pendant deux ans et demi, des chercheurs de l’Université de Nottingham ont analysé les microbiomes de poulets, de carcasses et d’environnements. Le réseau de corrélations qui en résulte entre le bétail, les environnements, les communautés microbiennes et la résistance aux antimicrobiens suggère de multiples voies pour améliorer la surveillance de la résistance aux antimicrobiens dans la production animale.
La recherche, dirigée par le Dr Tania Dottorini, professeur de bioinformatique, a utilisé une approche d’exploration de données basée sur l’apprentissage automatique dans dix élevages de poulets à grande échelle et quatre abattoirs connectés de trois provinces de Chine – l’un des plus grands consommateurs d’antimicrobiens. L’utilisation d’antimicrobiens utilisés pour prévenir et traiter les infections dans la production animale dans les fermes est associée à l’augmentation des infections résistantes aux antimicrobiens (RAM).
L’étude, publiée dans Nature Food, a identifié plusieurs gènes de résistance aux antimicrobiens (ARG) partagés entre les poulets et les fermes dans lesquelles ils vivaient et qui sont potentiellement hautement transmissibles.
Les résultats montrent également qu’un sous-ensemble central du microbiome intestinal du poulet, comprenant des bactéries cliniquement pertinentes et des gènes de résistance aux antibiotiques, est en corrélation avec les profils de RAM de E. coli, colonisant l’intestin. Notamment, ce noyau, qui contient des ARG cliniquement hautement transmissibles partagés par les poulets et les environnements, est influencé par la température et l’humidité environnementales et est en corrélation avec l’utilisation d’antimicrobiens.
La résistance aux antimicrobiens (RAM) est l’une des 10 principales menaces mondiales pour la santé publique auxquelles l’humanité est confrontée selon l’Organisation mondiale de la santé. La résistance aux antimicrobiens menace la prévention et le traitement efficaces d’une gamme toujours croissante d’infections causées par des bactéries, des parasites, des virus et des champignons.
Environ 600 millions de cas de maladies d’origine alimentaire, entraînant environ 420 000 décès, surviennent chaque année dans le monde. Dans ce cadre, près de 300 millions de maladies et 200 000 décès sont causés par E. coli diarrhéique dans le monde.
Dans de nombreux pays, les poulets sont hébergés dans des poulaillers qui ne disposent pas d’un système de climatisation efficace et subissent donc des variations importantes de température et d’humidité. Les résultats de l’étude indiquent que les caractéristiques essentielles de la communauté microbienne intestinale et du résistome, qui se sont avérées corrélées à la résistance chez E. colisont également corrélés avec les changements de température et d’humidité dans le poulailler.
Les associations entre les variables environnementales et les espèces et gènes associés à la résistance aux antimicrobiens offrent des opportunités pour le développement de nouvelles solutions de surveillance de la résistance aux antimicrobiens, en particulier dans les pays à revenu faible ou intermédiaire où ces variables ne sont pas contrôlées et présentent un risque pour les animaux qui sont exposés aux changements en eux.
La propagation des micro-organismes résistants aux antimicrobiens et de la résistance aux antimicrobiens au niveau de l’interface homme-animal-environnement et des aliments est une préoccupation mondiale majeure. La transmission de la résistance aux antimicrobiens peut avoir lieu par différentes voies et voies, et la chaîne alimentaire, soit indirectement via la consommation alimentaire, soit directement via la manipulation d’animaux destinés à l’alimentation contaminés et la contamination par le fumier ou les matières fécales, est pertinente.
Nous avons démontré comment développer des méthodologies pouvant associer un large éventail d’espèces et de gènes microbiens à une résistance aux antimicrobiens observable, et évalué plus en détail comment ceux-ci sont associés aux variables environnementales de température et d’humidité. Ensuite, nous devons considérer tous les ensembles de données AMR pertinents et interconnectés dans une approche à 360°, ce qui approfondira notre compréhension et notre contrôle de la propagation de la RAM. »
C’est un moment excitant. Nous sommes prêts à investir dans de nouvelles approches de surveillance intégrée de la RAM alimentées par l’IA pour identifier les moteurs et les mécanismes sous-jacents à l’apparition et à la propagation de la RAM, et de nouvelles variantes génétiques d’agents pathogènes résistants chez les animaux, l’environnement, les humains et les aliments. Ce sera révolutionnaire. »
Dr Tania Dottorini, professeur de bioinformatique
