Identification rapide de la résistance aux antibiotiques par imagerie des ribosomes

Les infections bactériennes sont un gros problème de santé mondiale, causant un nombre significatif de décès chaque année. En 2019, on a rapporté que ces infections étaient liées à 14 % de tous les décès dans le monde. Une condition grave appelée sepsis, souvent causée par des infections bactériennes, a compté pour beaucoup de ces décès. L'un des principaux raisons du nombre élevé de morts à cause des infections bactériennes, c'est l'augmentation de la résistance aux antibiotiques, où les bactéries évoluent et deviennent immunisées contre les effets des antibiotiques. Cette résistance est devenue un problème grandissant à cause de l'utilisation excessive des antibiotiques en médecine et en agriculture. En 2019 seulement, la résistance aux antibiotiques chez les bactéries a causé environ 1,27 million de décès et était associée à près de 5 millions de décès dans le monde. Sans intervention, on prédit que le nombre de décès annuel pourrait atteindre jusqu'à 10 millions d'ici 2050.

#Le besoin de tests rapides pour les antibiotiques

Pour combattre ce problème, il y a un besoin pressant de nouvelles méthodes pour traiter les infections causées par des bactéries résistantes. Un outil important dans cette bataille est le test de sensibilité aux antibiotiques (AST). Ces tests aident les médecins à déterminer quels antibiotiques seront efficaces contre des infections bactériennes spécifiques. Malheureusement, le processus traditionnel pour réaliser les AST peut prendre de 12 à 48 heures, ce qui est souvent trop long quand il s'agit de traiter des infections menaçant la vie. En conséquence, les professionnels de santé ont tendance à prescrire des antibiotiques à large spectre, ce qui peut contribuer à une résistance supplémentaire.

Des essais cliniques récents ont montré que des méthodes AST plus rapides peuvent améliorer significativement les résultats des patients. En réduisant le temps entre la collecte d'échantillons et le bon traitement antibiotique, ces tests rapides peuvent diminuer l'utilisation d'antibiotiques à large spectre et améliorer les taux de survie.

#Méthodes AST actuelles

Les méthodes actuelles de test de la sensibilité aux antibiotiques reposent souvent sur la culture de bactéries et la détermination de leur Concentration Inhibitrice Minimale (CIM), qui est la plus faible concentration d'un antibiotique capable de prévenir leur croissance. Bien que ces tests soient essentiels, ils sont longs. En réponse, de nombreux chercheurs développent des technologies de diagnostic plus rapides qui peuvent identifier les espèces bactériennes et déterminer leur sensibilité plus rapidement.

Une méthode prometteuse est le système bioMerieux BioFire FilmArray, qui utilise la technologie de réaction en chaîne par polymérase (PCR) pour détecter des gènes spécifiques liés à diverses infections. Ce système peut donner des résultats en environ une heure. Cependant, il a des limites, y compris l'incapacité à identifier tous les gènes de résistance et le fait que les gènes de résistance n'indiquent pas toujours comment les bactéries répondront au traitement.

#L'avantage de la mesure directe

Pour améliorer encore les tests d'antibiotiques, les chercheurs examinent des méthodes qui fournissent une mesure directe de la façon dont les bactéries réagissent aux antibiotiques. Certaines expériences se sont concentrées sur les réponses à une seule cellule, ce qui peut capturer la diversité des réactions bactériennes au sein d'une population. Différentes techniques ont été explorées, y compris la microscopie, la cytométrie en flux et la spectroscopie.

Un système de test phénotypique commercial, le système Pheno d'Accelerate Diagnostics, utilise l'Hybridation in situ par fluorescence (FISH) pour l'identification des espèces et surveille la croissance des cellules uniques pour signaler la résistance aux antibiotiques dans un court laps de temps.

#Changements visuels dans les bactéries avec le traitement antibiotique

Des changements visibles dans les structures internes des cellules bactériennes peuvent également indiquer comment elles réagissent aux antibiotiques. Ces changements ont été étudiés en détail, permettant aux scientifiques d'utiliser des images à haute résolution pour observer comment les antibiotiques affectent les bactéries. Les chercheurs ont développé des réseaux neuronaux qui peuvent analyser des caractéristiques visuelles spécifiques pour classer les bactéries comme sensibles ou résistantes au traitement.

#Une nouvelle méthode rapide pour l'identification de la sensibilité aux antibiotiques

Dans cette étude, une nouvelle méthode a été développée pour identifier rapidement la sensibilité aux antibiotiques des cellules bactériennes individuelles en utilisant des sondes FISH ciblant les ribosomes. La procédure commence par traiter des échantillons bactériens avec un antibiotique qui induit des changements chez les bactéries sensibles. Après traitement, les cellules sont fixées et incubées avec des sondes fluorescentes spécifiques qui marquent les ribosomes. Ces images sont ensuite traitées à l'aide de réseaux neuronaux pré-entraînés pour classer les bactéries comme sensibles ou résistantes aux antibiotiques.

Les chercheurs ont découvert qu'en utilisant un réseau neuronal convolutif (CNN), ils pouvaient reconnaître avec précision les structures des ribosomes d'E. coli traités avec différents antibiotiques. Le CNN a été formé pour identifier des changements spécifiques dans les ribosomes qui se produisent lorsque les bactéries sont traitées avec des antibiotiques. Cette technique permet une classification rapide des cellules en fonction de leurs phénotypes ribosomiques, faisant progresser le domaine des tests de sensibilité aux antibiotiques.

#Phénotypage des ribosomes et ses implications

La capacité de classer les cellules bactériennes en fonction des phénotypes ribosomiques a des implications importantes pour le traitement des infections. En utilisant l'imagerie des ribosomes, les scientifiques peuvent catégoriser rapidement et avec précision la réponse d'une cellule aux antibiotiques. Cette méthode peut être complétée en environ 30 minutes, ce qui en fait une alternative rapide aux méthodes AST traditionnelles.

L'étude a impliqué de caractériser différentes réponses aux antibiotiques d'E. coli en examinant les distributions des ribosomes dans les cellules. Les chercheurs ont traité E. coli avec divers antibiotiques pour observer les changements résultants dans les niveaux et les distributions des ribosomes, qui sont liés à la façon dont les bactéries réagissent au traitement. En entraînant un modèle d'apprentissage automatique sur ces comportements, ils ont pu classifier avec précision des isolats cliniques.

#Entraînement des réseaux neuronaux

Pour créer un réseau neuronal fiable pour distinguer les bactéries sensibles et résistantes, les chercheurs ont collecté des images à haute résolution d'E. coli dans différents états. Les images ont été traitées et segmentées pour permettre au modèle d'apprendre des caractéristiques spécifiques de la structure des ribosomes de chaque bactérie.

L'étude a inclus l'entraînement de plusieurs modèles pour tester la précision des prédictions à travers différents échantillons biologiques. Les chercheurs ont constaté que les modèles atteignaient de hauts taux de précision équilibrée, ce qui suggère qu'ils pourraient classifier de manière fiable les réponses aux antibiotiques chez E. coli.

#Tests contre des isolats cliniques

Après avoir établi la capacité de différencier les phénotypes ribosomiques en laboratoire, les chercheurs ont appliqué leur méthode à des isolats cliniques d'E. coli. Certains isolats étaient connus pour être résistants à la ciprofloxacine, tandis que d'autres étaient sensibles. Les réseaux neuronaux ont pu classer les cellules de souches cliniques avec précision en fonction des modifications visibles dans leurs caractéristiques ribosomiques.

Ce test a révélé que les E. coli résistants présentaient différents motifs de ribosomes par rapport aux E. coli non traités. Alors que les souches sensibles montraient des changements phénotypiques notables après le traitement antibiotique, certaines souches résistantes ne l'ont pas fait, compliquant le processus de classification.

#Limitations et perspectives futures

Malgré le succès de la méthode basée sur les ribosomes, des défis demeurent. Toutes les souches résistantes ne peuvent pas présenter les mêmes changements visuels, et certaines peuvent ressembler à des bactéries non traitées. Des travaux supplémentaires sont nécessaires pour améliorer la précision de classification à travers diverses souches et types d'antibiotiques.

L'étude suggère le potentiel d'étendre cette méthode à d'autres espèces bactériennes et à différents antibiotiques. En combinant l'imagerie ciblée des ribosomes avec d'autres techniques comme le génotypage, il pourrait y avoir des avancées significatives dans la compréhension des schémas de résistance bactérienne.

#Conclusion

Cette recherche démontre l'efficacité de l'imagerie ciblée des ribosomes pour évaluer rapidement la sensibilité aux antibiotiques dans les infections bactériennes. En utilisant des réseaux neuronaux avancés pour analyser les structures ribosomiques, il est possible d'atteindre une haute précision dans la distinction entre bactéries sensibles et résistantes.

Alors que la résistance aux antibiotiques continue d'être une menace majeure pour la santé mondiale, le développement de méthodes de diagnostic plus rapides et plus fiables est crucial. L'approche décrite dans cette étude représente une étape prometteuse vers l'amélioration des résultats cliniques et l'orientation de décisions de traitement plus efficaces dans la lutte contre les infections bactériennes.

La recherche continue dans ce domaine pourrait mener à des techniques encore plus affinées et à une compréhension plus profonde du comportement bactérien, aidant les professionnels de la santé à gérer les infections de manière rapide.