Séquençage complet du génome pour découvrir une source de pathogènes d'origine alimentaire.

- Détermination du taux de substitution de mutation clonal -

 

Les bactéries se multiplient par fission binaire, ou tout simplement, en se divisant en deux cellules filles appelées clones. Cependant, avant que la division ne puisse avoir lieu, la cellule doit reproduire son matériel génétique et ce processus n'est pas sans erreurs, ainsi des changements mineurs s'accumulent dans l'ADN avec le temps. Le sous-typage des isolats bactériens est un outil essentiel utilisé pour retracer la source d'un agent pathogène d'origine alimentaire jusqu'à la source probable de contamination, ce qui est essentiel pour déclencher un rappel, évaluer l'exposition des consommateurs et réduire le fardeau économique de la gestion de l'épidémie. Le sous-typage permet une discrimination entre les isolats bactériens de la même espèce (tels que les isolats d'Escherichia coli), pour voir s'il s'agit de clones provenant de la même source.

 

Mais les laboratoires de diagnostic savent qu'après de nombreux cycles de croissance in vitro, une souche bactérienne peut avoir de petits changements dans son ADN après aussi peu que 1 génération de division cellulaire bactérienne. Par conséquent, les diagnosticiens ont besoin de données expérimentales pour savoir quel est le taux de mutation attendu pour les isolats clonaux, afin de discriminer si de nouveaux isolats ne sont que des cellules filles légèrement mutées de la même mère ancestrale, ou s'il s'agit de souches entièrement différentes.

 

Plusieurs techniques de diagnostic moléculaire sont utilisées pour sous-typer les souches bactériennes, mais la baisse du coût du séquençage complet du génome (SCG, ou en anglais WGS) a permis à cette technique plus précise de remplacer les précédentes dans les laboratoires de diagnostic. La résolution et la discrimination offertes par SCG sont nettement plus élevées; il permet la détection des changements de nucléotides individuels dans tout le génome. Des travaux antérieurs ont démontré que le SCG peut être utilisé pour le suivi des sources d'épidémies alimentaires, mais il n'était pas clair comment différencier des souches d’origine clonale distincte. Le taux de variation au niveau des nucléotides simples n'était pas connu pour les bactéries d'origine alimentaire courante, telles qu’Escherichia coli, Salmonella enterica ser. Thypimurium, Listeria monocytogenes et Vibrio parahaemolyticus.

 

Dans cette étude, 23 souches d'E. coli productrices de Shiga toxine, S. enterica ser. Thypimurium, L. monocytogenes et V. parahaemolyticus ont été sous-cultivé quotidiennement pendant 100 jours successifs (comme si on réensemence un champ neuf à partir des cultures précédentes, ainsi de suite 100 fois). Une équipe constituée de chercheurs de l'Université McGill, de Santé Canada et d’experts dans le logiciel BioNumerics de BioMérieux, dirigée par la professeure Jennifer Ronholm, chercheuse au CRIPA-FRQNT, a mesuré et comparé les séquences du génome entier de la première culture et de la dernière sous-culture (100e) de toutes les 23 souches pour étudier leur différence au niveau des nucléotides au cours de ces 100 jours.

 

Les génomes n'ont pas changé de taille de manière significative pendant la sous-culture, et aucune perte d'élément génétique mobile comme les plasmides n'a été observée. Le nombre de polymorphismes mononucléotidiques (PNS ou en anglais SNP) identifiés entre la 1re et la dernière sous-culture variait entre les espèces bactériennes et les souches de la même espèce. Les PNS ont tendance à se produire de manière groupée dans une région spécifique du génome bactérien et un plus grand nombre de PNS a été détectés pour S. enterica ser. Typhimurium, puis dans une moindre mesure pour E. coli, V. parahaemoyticus et très peu pour L. monocytogenes. Au final, le nombre de variantes alléliques identifiées variait de 1 à 8 allèles chez E. coli, 0 à 2 allèles chez L. monocytogenes, 0 à 3 allèles chez S. enterica. Ce qui est en accord avec une analyse similaire effectuée sur des isolats caractérisés épidémiologiquement à partir d'épidémies enregistrées. Cette analyse d'échange allélique n'a pas pu être réalisée pour V. parahaemolyticus.

 

Par conséquent, l'ensemble de données de cette étude peut être utilisé comme référence pour discriminer l'isolat apparenté pour E. coli, Listeria, Salmonella ou Vibrio avec le séquençage complet du génome et l'analyse épidémiologique dans une enquête sur une épidémie alimentaire. Les travaux futurs pourraient se concentrer sur le développement d'une approche similaire pour d'autres agents pathogènes bactériens tels que Campylobacter, pour le suivi des sources virales ou pour comprendre si ces bactéries ont plus ou moins de mutations accumulées dans différentes matrices de croissance - par exemple, au lieu des milieux de laboratoire, les bactéries changent-elles plus rapidement ou plus lent lors de la croissance dans la viande hachée.

 

Cet ensemble de données, obtenu à partir d'une culture pure, ne représente pas ce qui se produirait dans des infections réelles ou dans des produits alimentaires. Il est important de garder à l'esprit que le temps nécessaire pour que les substitutions génomiques s'accumulent dans les expériences en laboratoire ne reflète pas nécessairement ce qui se produit dans des environnements complexes. Par exemple, bien que le temps de génération pour E. coli en culture pure puisse être aussi court que 20 min, celui-ci augmente à environ 24 h dans l'intestin humain, ce qui signifie qu'il y a moins de cycles de réplication et les changements génomiques s'accumuleront moins rapidement dans un véritable multi -environnement microbien.

Source : Changes detected in the genome sequences of Escherichia coli, Listeria monocytogenes, Vibrio parahaemolyticus, and Salmonella enterica after serial subculturing. Can. J. Microbiol. 65: 842–850 (2019). Nicholas Petronella, Palni Kundra, Olivia Auclair, Karine Hebert, Mary Rao, Kyle Kingsley, Katrien De Bruyne, Swapan Banerjee, Alexander Gill, Franco Pagotto, Sandeep Tamber, and Jennifer Ronholm

 

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