Avancées dans le séquençage ADN pour la sécurité alimentaire

Les légumes à feuilles peuvent causer de graves problèmes de santé. Aux États-Unis, presque la moitié des épidémies liées à une bactérie nuisible appelée Escherichia coli produisant la toxine Shiga (STEC) viennent de ces légumes. Récemment, des études ont pointé l'eau agricole comme une possible source du problème. Actuellement, quand il y a une épidémie, la Food and Drug Administration (FDA) met 2 à 4 semaines pour déterminer la cause grâce à des tests en laboratoire. Ce délai peut être critique puisque les produits frais se gâtent rapidement, rendant essentiel d'avoir des méthodes plus rapides pour identifier les produits dangereux.

Pour suivre et comprendre les épidémies, la FDA utilise une technologie appelée séquençage du génome entier (WGS) avec des instruments fabriqués par Illumina. Bien que la méthode d'Illumina soit précise, elle a du mal à gérer les parties compliquées du génome bactérien qui sont répétitives. En conséquence, quand les scientifiques assemblent le génome d'une souche bactérienne impliquée dans une épidémie, cela aboutit souvent à de nombreux morceaux au lieu d'une image complète. Cela peut entraîner la perte de données importantes, comme si la bactérie peut résister aux antibiotiques.

Une approche alternative est d'utiliser la technologie de séquençage à lecture longue d'Oxford Nanopore Technologies (ONT). Cette méthode peut lire de plus longues séquences d'ADN, ce qui aide à identifier plus rapidement la bonne bactérie. Cependant, les premières versions de cette technologie avaient une précision plus faible et n'étaient pas fiables pour certaines analyses. Récemment, ONT a introduit une nouvelle méthode appelée Q20+ qui vante une meilleure précision et une meilleure sortie. Cette avancée pourrait faire d'ONT une meilleure option pour répondre aux épidémies de maladies d'origine alimentaire.

Avant d'adopter plus largement le séquençage ONT, il faut s'assurer que sa qualité est à la hauteur de celle de la méthode Illumina. Une étude pilote axée sur la nouvelle technologie d'ONT a été réalisée pour trouver les meilleures combinaisons de kits de préparation de bibliothèques et d'appareils de séquençage. La FDA a des directives qui stipulent que des éléments spécifiques doivent être vérifiés lors de cette validation, y compris l'utilisation de souches bactériennes bien connues et la garantie que les résultats soient fiables à la fois entre différentes exécutions et au sein de la même exécution.

#Conception de l'étude

Pour cette étude pilote, cinq souches bactériennes bien connues pouvant causer des maladies d'origine alimentaire ont été sélectionnées. Ces souches comprenaient Salmonella enterica, Vibrio parahemolyticus, Shigella sonnei, Escherichia coli et Klebsiella pneumoniae. Les bactéries ont été cultivées en laboratoire et stockées pour des tests.

#Extraction d'ADN

Pour analyser ces souches, l'ADN a été extrait en utilisant deux méthodes différentes. La première méthode impliquait une machine qui permet une extraction plus rapide mais produit un ADN fragile. La deuxième méthode était plus manuelle mais fournissait un ADN de haute qualité. Les deux types d'ADN extrait ont ensuite été utilisés avec deux kits de préparation de bibliothèques différents pour les préparer au séquençage.

#Séquençage du génome entier

L'ADN extrait a été soumis à un séquençage à l'aide d'un appareil d'Oxford Nanopore. Le processus impliquait de faire passer les échantillons à travers deux protocoles différents pendant la phase de séquençage. Une fois le séquençage terminé, les lectures qui ne respectaient pas un certain seuil de qualité ont été retirées. Les lectures de haute qualité ont ensuite été assemblées en génomes bactériens complets à l'aide d'un logiciel appelé Flye.

Pour comparer les résultats d'ONT, les mêmes souches bactériennes ont également été séquencées avec un autre appareil, l'Illumina MiSeq. La méthode Illumina donne des lectures courtes de haute qualité, qui ont également été assemblées pour comparaison.

#Analyse des données

Après le séquençage, la prochaine étape était d'analyser les données génomiques résultantes. Chaque génome assemblé a été vérifié pour une identification correcte de l'espèce bactérienne. Cela a été fait à l'aide d'un outil appelé Kraken 2. La précision a été mesurée pour s'assurer qu'elle identifiait la bonne espèce.

#Génotypage

D'autres analyses comprenaient l'identification du type de bactérie, de sa Résistance aux antibiotiques, et de tout facteur de virulence qu'elle pourrait avoir. Des outils spécifiques ont été utilisés pour analyser et identifier ces propriétés en fonction des données provenant du séquençage génomique.

#Analyse phylogénétique

La relation entre différentes souches bactériennes a été évaluée à l'aide d'une méthode connue sous le nom de wgMLST. Cette méthode compare de nombreux gènes à travers les bactéries pour voir à quel point elles sont apparentées. Un arbre phylogénétique a été créé pour visualiser ces relations.

#Résultats

L'étude a révélé que les deux méthodes d'extraction d'ADN fonctionnaient bien, bien qu'il y ait des différences dans la qualité et l'exhaustivité des génomes obtenus à partir de chaque exécution. La plupart des génomes assemblés étaient complets, récupérant plus de 99 % des gènes attendus.

#Performance de la technologie ONT

La technologie Q20+ d'ONT a produit des résultats de haute qualité. Pour l'identification des espèces, la précision était de 100 %, ce qui signifie que chaque souche testée a été correctement identifiée. Il en était de même pour l'identification des gènes de résistance aux antibiotiques et des facteurs de virulence. Les assemblages ONT ont montré qu'ils se regroupaient étroitement avec les génomes de référence lors de l'analyse, indiquant une performance fiable.

#Observations sur la qualité des données

Bien que la performance générale ait été solide, certaines incohérences ont été observées. Par exemple, certaines longueurs d'assemblage variaient considérablement entre les différentes exécutions. Certains gènes manquants ont été notés, et des problèmes d'assemblage étaient présents dans quelques cas. Ces résultats suggèrent que, bien que la technologie ONT soit prometteuse, elle pourrait nécessiter une optimisation supplémentaire pour des résultats cohérents entre différentes souches.

#Implications pour la sécurité alimentaire

Cette recherche est importante car elle répond au besoin de méthodes d'identification plus rapides pour les pathogènes d'origine alimentaire. Actuellement, le temps nécessaire pour identifier et résoudre les épidémies représente un défi majeur. Des méthodes rapides et précises pourraient aider les responsables de la santé publique à réagir plus efficacement, minimisant ainsi les risques pour la santé liés aux aliments contaminés.

De plus, l'utilisation de la technologie ONT pourrait révolutionner les enquêtes sur les épidémies. Elle pourrait offrir une approche plus efficace par rapport aux méthodes traditionnelles utilisées aujourd'hui. En réduisant le temps nécessaire pour identifier des bactéries nuisibles, les réponses en matière de sécurité alimentaire pourraient devenir plus rapides et plus efficaces.

#Conclusion

L'étude pilote met en avant le potentiel de la technologie de séquençage ONT comme une alternative viable aux méthodes traditionnelles pour identifier les pathogènes d'origine alimentaire. Bien qu'il y ait encore des défis pour obtenir des résultats cohérents, la haute précision et la rapidité d'ONT pourraient considérablement améliorer les mesures de sécurité alimentaire. Des études futures sont nécessaires pour optimiser ces méthodes et les intégrer pleinement dans les stratégies de surveillance et de réponse régulières.

Des améliorations continues dans les technologies de séquençage comme ONT seront cruciales pour la santé publique. Elles promettent non seulement d'améliorer les réponses aux épidémies d'origine alimentaire mais aussi d'enrichir la compréhension globale des maladies bactériennes.