Nouvelles approches pour comprendre la résistance aux antimicrobiens

Contexte

Dr Andrew G. McArthur

La résistance aux antimicrobiens (RAM) représente une menace énorme pour la santé des Canadiens. La surutilisation ou la mauvaise utilisation des antimicrobiens, comme les antibiotiques, a donné naissance à des souches de superbactéries à l'origine de maladies infectieuses autrefois traitables. Chaque année, plus de 18 000 Canadiens hospitalisés développent une infection résistante aux médicaments, et ce nombre continue d'augmenter. C'est pourquoi la RAM constitue une priorité de recherche nationale et internationale.

Pour mieux comprendre la RAM, les chercheurs doivent savoir quels gènes contribuent à la résistance, et quels gènes ont le potentiel d'acquérir une résistance. Or, les Drs Andrew McArthur et Gerry Wright à l'Université McMaster ont créé un dépôt de données en ligne, appelé Comprehensive Antibiotic Resistance Database (CARD) (en anglais seulement), afin d'observer et de surveiller ces gènes liés à la RAM. Le Dr McArthur, premier titulaire de la chaire de recherche Cisco en bio-informatique, et le Dr Robert Beiko, professeur spécialisé en bio-informatique, mettent au point de nouvelles stratégies pour le séquençage et la détection des gènes de la RAM dans la CARD, ce qui sera essentiel au diagnostic et au traitement rapides des infections causées par des superbactéries.

La détection de gènes liés à la RAM dans les superbactéries requiert habituellement des jours de travail laborieux en laboratoire à analyser la génétique des différents microbes avant qu'un résultat clair commence à ressortir. Pour surmonter les limites de cette approche, les Drs Beiko et McArthur se concentrent sur l'analyse d'ensembles de données de séquençage d'ADN directement tirées des échantillons des patients, ce qui les exempte du travail minutieux en laboratoire. Ces approches « métagénomiques », qui éliminent le besoin de cultures par le séquençage d'ADN directement à partir de toutes les bactéries – bonnes ou mauvaises – dans un échantillon, comportent des applications environnementales et médicales de plus en plus nombreuses. Une des difficultés de la détection de gènes liés à la RAM dans ces échantillons complexes – qui contiennent un mélange de bactéries bénéfiques et infectieuses – consiste à distinguer le bon du mauvais, ce qui peut s'apparenter à la recherche d'une aiguille dans une botte de foin.

Étant donné que les ensembles de données métagénomiques sont beaucoup plus vastes et complexes que les génomes individuels, les nouvelles approches d'analyse des séquences d'ADN sont en demande. Pour exploiter le plein potentiel diagnostic de ces grands ensembles de données, nous avons besoin de logiciels spéciaux permettant de les analyser efficacement.

La recherche des Drs Beiko et McArthur vise à élargir la gamme d'outils de surveillance de la RAM et à mieux comprendre la RAM par le profilage rapide d'ensembles de données métagénomiques. Leur équipe explore plusieurs techniques novatrices pour travailler avec ces grands ensembles de données. Elle travaille à élargir le dépôt de données CARD par la collecte d'information sur les gènes liés à la RAM dans d'autres bases de données ouvertes. Les nouveaux algorithmes actuellement mis au point par l'équipe permettront de détecter les gènes liés à la RAM en l'espace de quelques minutes, au lieu de quelques heures. Dans certains cas, les gènes liés à la RAM ne diffèrent pratiquement pas des gènes qui n'ont rien à y voir; les chercheurs travaillent à concevoir des modèles génétiques de haute précision pour les distinguer. Les Drs Beiko et McArthur espèrent aussi concevoir un nouveau logiciel ouvert qui intégrera ces modèles, ce qui créerait un guichet unique pour le profilage d'ensembles de données métagénomiques.

Impact

La conception de nouveaux outils et méthodes de surveillance produira des retombées sur les soins aux patients et sur la recherche dans le domaine de la RAM. Les Drs Beiko et McArthur et leur équipe souhaiteraient que grâce à leurs travaux, le séquençage métagénomique rapide devienne une intervention courante dans tous les établissements de soins de santé. Cela aiderait les cliniciens à choisir des traitements efficaces pour combattre les infections et aiderait les responsables de la santé publique à réagir de manière appropriée à l'éclosion d'infections liées à la RAM. Les chercheurs espèrent ultérieurement utiliser ces outils et méthodes pour la surveillance des milieux agricoles, qui servent souvent d'incubateurs aux gènes de la RAM. Leur recherche pourrait être d'une grande utilité pour endiguer la crise de santé publique que constitue la RAM au Canada et ailleurs dans le monde.

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