En ces temps hiver­naux, virus et infec­tions bac­té­riennes sont de retour (pour vous jouer un mau­vais tour…). Les cam­pagnes de pré­ven­tion et de soin sont donc de sor­tie, et par­mi elles la célèbre : "Les anti­bio­tiques, c'est pas auto­ma­tique". Si ce slo­gan est bien ren­tré dans la tête des gens, la rai­son pour laquelle il a été édic­té l'est moins. Je vous pro­pose donc d'explorer celle-ci à tra­vers le spectre bio-infor­ma­tique !

1. Au commencement, il n'y avait que des mauvaises habitudes…

Les pre­miers anti­bio­tiques puri­fiés sont appa­rus dans le panel de soin entre les deux guerres mon­diales (avant cela, ils exis­taient sous forme in situ [1] ou ser­vaient juste à sabo­ter les expé­riences du voi­sin de paillasse Fle­ming [2]). La famille des sul­fa­mides a été la pre­mière à être décou­verte, et s'en sont sui­vi d'autres avec actuel­le­ment plus de 10 000 molé­cules comp­ta­bi­li­sées. Cepen­dant, seul 150 envi­ron sont uti­li­sables en thé­ra­peu­tique humaine [3] en rai­son de pro­blème de toxi­ci­té, bio­dis­po­ni­bi­li­té, etc. L'introduction des anti­bio­tiques modernes, conjoin­te­ment à la vac­ci­na­tion (souche d'origine bac­té­rienne) et des normes d'hygiènes, a per­mis de faire chu­ter la mor­ta­li­té due aux infec­tions bac­té­riennes (tant humaines qu'animales). Mais contrai­re­ment à la vac­ci­na­tion, l'efficacité des anti­bio­tiques n'est pas garan­tie sur toutes les souches et sur­tout va tendre à dimi­nuer dans les années à venir.

La rai­son, c'est l'antibiorésistance. Si elle a tou­jours exis­té (les bac­té­ries ne nous ont pas atten­dus pour se faire de la com­pé­ti­tion envi­ron­ne­men­tale à coup d'antibios de leur cru), elle s'est accé­lé­rée avec l'emploi mas­sif par l'humain. De plus en plus de bac­té­ries ont peu à peu été capable de contrer l'efficacité des anti­bio­tiques, et cela notam­ment en rai­son d'une uti­li­sa­tion dom­ma­geable :

• Uti­li­sa­tion contre des virus *
• Uti­li­sa­tion contre de mau­vaises souches
• Arrêt pré­ma­tu­ré des trai­te­ments avant leur terme
• Uti­li­sa­tion pré­ven­tive, prin­ci­pa­le­ment dans les éle­vages indus­triels d'animaux pour évi­ter la pro­pa­ga­tion d'une souche et donc l'abattage de tous les ani­maux
• Conta­mi­na­tion d'environnements exté­rieurs par des rési­dus non trai­tés (rivières, terres, etc.) [4]

C'est dans ces 2 pre­miers cas que le slo­gan "Les anti­bio­tiques, c'est pas auto­ma­tique" (créé par la CNAM en 2002 [5]) prend son sens. Le sou­hait était d'alerter la popu­la­tion sur l'antibiorésistance sans la nom­mer, afin que les gens cessent de récla­mer des anti­bio­tiques dans des cas inadap­tés, et que les pra­ti­ciens cessent de les pres­crire par réflexe. Fait amu­sant : en 2018 on a d'ailleurs eu le droit à une mise à jour de ce slo­gan avec "Les anti­bio­tiques sont pré­cieux, uti­li­sons-les mieux" [6] qui tra­duit mieux l'idée d'une uti­li­sa­tion sélec­tive et rai­son­née.

* Hors cas de sur­in­fec­tion bac­té­rienne, et hors cas extrê­me­ment par­ti­cu­liers (ex : Ebo­la [7], Hépa­tite D [8], etc.)

Et si on insiste autant sur le sujet, c'est qu'il y a urgence. De plus en plus de bac­té­ries acquièrent des résis­tances et ce de plus en plus rapi­de­ment. Hors on peine à trou­ver de nou­veaux anti­bio­tiques qui pour­rons contrer ces nou­velles bac­té­ries par­fois mul­ti-résis­tantes.

2. Les principes de la résistance

On dis­tingue une varié­té de méca­nismes déve­lop­pés par les bac­té­ries pour se pro­té­ger du méca­nisme d'action (lui-même varié) des anti­bio­tiques :

• La pro­duc­tion d'une enzyme inhi­bant l'agent anti­mi­cro­bien
• La muta­tion et/​ou modi­fi­ca­tion (post-tra­duc­tion­nelle par ex.) de la cible d'un agent anti­mi­cro­bien pour dimi­nuer sa fixa­tion
• La réduc­tion de la per­méa­bi­li­té mem­bra­naire
• L'efflux (pom­page vers l'extérieur de la mem­brane cel­lu­laire) de l'agent anti­mi­cro­bien
• La réduc­tion de l'impact de l'agent anti­mi­cro­bien sur le méta­bo­lisme cel­lu­laire (par modi­fi­ca­tion d'une voie méta­bo­lique ou la sur­pro­duc­tion du com­po­sé impac­té par l'agent anti­mi­cro­bien)

Si cer­taines bac­té­ries en pos­sèdent de façon native, la plu­part d'entre elles l'acquièrent au cours du temps et à force de contact avec l'antibiotique et son agent anti­mi­cro­bien. On dis­tingue deux groupes de pro­ces­sus d'acquisition :

• Le trans­fert ver­ti­cal : muta­tion du chro­mo­some ou d'un/de plasmide(s) (spon­ta­né­ment ou par agent muta­gène), puis sélec­tion de la résis­tance
• Le trans­fert hori­zon­tal : échange de gènes entre souches d'une même espèce, voire entre espèces (par conju­gai­son, trans­duc­tion ou trans­for­ma­tion)

Note : Si l'acquisition de résis­tance anti­bio­tique par trans­fert hori­zon­tal reste rare pro­por­tion­nel­le­ment au trans­fert ver­ti­cal, elle n'en reste pas moins suf­fi­sam­ment fré­quent pour pro­pa­ger rapi­de­ment une résis­tance mature [9].

Le trans­fert hori­zon­tal de gènes cor­res­pond à l'ensemble des méca­nismes par les­quels une bac­té­rie intègre du maté­riel géné­tique pro­ve­nant d'une autre bac­té­rie sans en être le des­cen­dant (ce qui cor­res­pon­drait à du trans­fert ver­ti­cal).

3. Et la bioinfo dans tout ça ?

La démo­cra­ti­sa­tion du séquen­çage (non, je ne remet­trai pas ce gra­phique que tout le monde connaît) a per­mis de séquen­cer à tout-va ce qui nous passe sous la main. Le séquen­çage 16S, le whole-genome-NGS, et le mNGS (sché­ma com­pa­ra­tif des tech­niques) en ont pro­fi­té et se sont ain­si invi­tés dans bon nombre d'équipes tra­vaillant sur des mala­dies infec­tieuses, avec dif­fé­rentes pro­blé­ma­tiques explo­rées.

L'adaptation du traitement antibiotique à la souche

Dans le cas le plus clas­sique d'infection bac­té­rienne néces­si­tant un trai­te­ment anti­bio­tique, les méde­cins pos­sèdent des trai­te­ments stan­dar­di­sés (selon le patient, les symp­tômes, situa­tion épi­dé­mio­lo­gique des mala­dies infec­tieuses, etc.). On les dit de "pre­mière inten­tion" et ils fonc­tionnent la plu­part du temps [10]. Cepen­dant il arrive qu'ils ne soient pas ou peu effi­caces en rai­son d'une mau­vaise sup­po­si­tion de la souche et/​ou d'une souche résis­tante. Afin d'adapter l'antibiotique, il était donc aupa­ra­vant néces­saire de faire effec­tuer une culture bac­té­rienne et des ana­lyses telles qu'un anti­bio­gramme, une gale­rie d'identification bio­chi­mique, etc. Cette démarche néces­si­tant une culture bac­té­rienne (mini­mum 24/​48h) + un temps d'analyse cer­tain, elle obli­geait au mieux à faire reve­nir le patient quelques jours après pour la pres­crip­tion de l'antibiotique adap­té, au pire à faire pres­crire des anti­bio­tiques dits de "seconde inten­tion". Cette der­nière opé­ra­tion réser­vée aux infec­tions sévères (donc le plus sou­vent prises en charge à l'hôpital) pré­sente tou­te­fois le risque d'avoir encore une fois un anti­bio­tique inef­fi­cace (engen­drant poten­tiel­le­ment la mort du patient) et le risque de la créa­tion d'une nou­velle souche mul­ti­ré­sis­tante.

Face à ces contraintes de temps par­fois trop impor­tantes au vu de l'état de san­té d'un patient, le séquen­çage et l'analyse d'échantillons via des pipe­lines stan­dar­di­sés sont une solu­tion [11]. On retrouve ain­si les tech­no­lo­gies MinION et MiSeq ain­si que leurs pipe­lines res­pec­tifs, Meta­PORE [12] et SURPI [13], mais aus­si des outils indé­pen­dants tels que Kra­ken [14] ou Taxo­no­mer [15].

Mais fina­le­ment, tous reposent approxi­ma­ti­ve­ment sur le même enchaî­ne­ment :

1. Une par­tie wet lab
   1. Extrac­tion des acides nucléiques, ADN ou ARN (dans ce cas on aura en plus les étapes menant jusqu'à l'ADNc)
   2. Pré­pa­ra­tion des librai­ries de séquen­çage
   3. Accroche des amorces
   4. Séquen­çage
2. Une par­tie dry lab
   1. Détec­tion des reads (frag­ments)
   2. Fil­trage des reads humains
   3. Ali­gne­ment sur une base de don­nées de réfé­rence
   4. Clas­si­fi­ca­tion taxo­no­mique
   5. Iden­ti­fi­ca­tion micro­bienne

Note : Si vous sou­hai­tez avec une review com­plète (dont je ne peux mal­heu­reu­se­ment pas vous par­ta­ger la superbe table 1 ici en rai­son de sa licence res­tric­tive), je vous sug­gère for­te­ment la lec­ture de Cli­ni­cal Meta­ge­no­mic Next-Gene­ra­tion Sequen­cing for Patho­gen Detec­tion

Cepen­dant il faut contras­ter l'emploi de ces tech­niques avec la réa­li­té. En effet, la limite de détec­tion selon la concen­tra­tion d'une souche, l’interférence de sub­stances molé­cu­laires lors de l'extraction des acides nucléiques, la conta­mi­na­tion, la dis­po­ni­bi­li­té dans les fluides cor­po­rels, etc. sont autant de para­mètres à prendre en compte pour la carac­té­ri­sa­tion de souches patho­gènes pour un diag­nos­tic.

Identification et prédiction des résistances

En com­plé­men­ta­ri­té avec la pro­blé­ma­tique pré­cé­dente, la créa­tion de bases de don­nées de réfé­rence sur les gènes de résis­tance, et sur­tout leur mise à jour constante face à l’évolution rapide de ceux-ci, repré­sente un véri­table chal­lenge. On retrouve ain­si deux grands types de bases de don­nées (de façon sem­blable à celles des fac­teurs de trans­crip­tion) : celles curées manuel­le­ment par des spé­cia­listes et/​ou vali­dées expé­ri­men­ta­le­ment, et celles avec des résis­tances obte­nues selon des pré­dic­tions.

La pré­dic­tion des gènes liés à l'antibiorésistance se base sur plu­sieurs tech­niques :

• La com­pa­rai­son de génomes de souches ances­trales et évo­luées afin de défi­nir les motifs de chan­ge­ments géné­tiques opé­rant au cours du temps
• L'étude de l'évolution paral­lèle de souches pour dis­tin­guer les muta­tions adap­ta­tives de muta­tion neutres ou délé­tères.
• L'étude phy­lo­gé­nique pour com­prendre  la sélec­tion et la trans­mis­sion de gènes de résis­tance
• Le cal­cul de l'impact phé­no­ty­pique des muta­tions avec notam­ment les coûts adap­ta­tifs (éner­gie dépen­sée pour la pro­duc­tion de la résis­tance contre sur­vie)
• etc. [16]

Les pré­dic­tions font tou­te­fois preuve de limi­ta­tions sur les types de résis­tance qu'elles peuvent détec­ter ain­si que sur la fia­bi­li­té de qua­li­fi­ca­tion de gène de résis­tance quand ceux-ci sont simul­ta­né­ment des house kee­ping genes (gènes domes­tique) [17].

Conclusion

Les tech­no­lo­gies de séquen­çage et pipe­lines d'analyse font à pré­sent par­tie de la trousse d'outils à dis­po­si­tion des méde­cins, des épi­dé­mio­lo­gistes et des cher­cheurs en micro­bio­lo­gie bac­té­rienne. Si dans le cas des pre­miers leur uti­li­sa­tion est ponc­tuelle pour l'instant (en rai­son du rap­port coût/​bénéfice), ils sont déjà bien exploi­tés dans le cas des deux der­niers. Avec l'évolution et l'engouement pour la méta­gé­no­mique actuelle, on attend de voir les pro­chaines appli­ca­tions qui pour­ront ser­vir l'étude de l'antibiorésistance.

Je vous laisse avec ce comic d'xkcd très à pro­pos.

Mer­ci à Mathu­rin, Yo M, et Guillaume Devailly (auteur de la sug­ges­tion du xkcd) pour leur relec­ture sur cet article !

Sources

• [1] L'utilisation rudi­men­taire de la péni­cil­line avant sa "décou­verte"
• [2] La "décou­verte" de la péni­cil­line par Alexan­der Fle­ming
• [3] Les familles d'antibiotiques
• [4] Pyro­se­quen­cing of Anti­bio­tic-Conta­mi­na­ted River Sedi­ments Reveals High Levels of Resis­tance and Gene Trans­fer Ele­ments, E. Kris­tians­son et al., 2011, PLoS ONE.
• [5] Ori­gine du slo­gan "Les anti­bio­tiques c'est pas auto­ma­tique"
• [6] Le nou­veau slo­gan pour limi­ter l'usage des anti­bio­tiques
• [7] Tei­co­pla­nin inhi­bits Ebo­la pseu­do­vi­rus infec­tion in cell culture, Y. Wang et al. 2015, Anti­vi­ral Research.
• [8] Inhi­bi­tion of the Self-clea­vage Reac­tion of the Human Hepa­ti­tis Del­ta Virus Ribo­zyme by Anti­bio­tics, J. Rogers et al., 1996, Jour­nal of Mole­cu­lar Bio­lo­gy
• [9] Dis­se­mi­na­tion of Anti­mi­cro­bial Resis­tance in Micro­bial Eco­sys­tems through Hori­zon­tal Gene Trans­fer, C. J. H. von Win­ters­dorff et al., 2016, Fron­tiers in Micro­bio­lo­gy.
• [10] Pro­ce­dure de pres­crip­tion d'un anti­bio­tique vul­ga­ri­sée
• [11] The poten­tial of whole genome NGS for infec­tious disease diag­no­sis, M. Lecuit et al., 2015, Expert Review of Mole­cu­lar Diag­nos­tics.
• [12] Rapid meta­ge­no­mic iden­ti­fi­ca­tion of viral patho­gens in cli­ni­cal samples by real-time nano­pore sequen­cing ana­ly­sis, A. L. Gre­nin­ger et al., 2015, BMC Genome Medi­cine.
• [13] A cloud-com­pa­tible bio­in­for­ma­tics pipe­line for ultra­ra­pid patho­gen iden­ti­fi­ca­tion from next-gene­ra­tion sequen­cing of cli­ni­cal samples, S. N. Nac­cache et al. 2014, Genome Research.
• [14] Kra­ken : ultra­fast meta­ge­no­mic sequence clas­si­fi­ca­tion using exact ali­gn­ments, D. E. Wood et al. 2014, BMC Genome Bio­lo­gy.
• [15] Taxo­no­mer : an inter­ac­tive meta­ge­no­mics ana­ly­sis por­tal for uni­ver­sal patho­gen detec­tion and host mRNA expres­sion pro­fi­ling, S. Fly­gare et al., 2016, BMC Genome Bio­lo­gy.
• [16] Unders­tan­ding, pre­dic­ting and mani­pu­la­ting the geno­ty­pic evo­lu­tion of anti­bio­tic resis­tance, A. C. Pal­mer et al. 2013, Nature Reviews Gene­tics.
• [17] Conso­li­da­ting and Explo­ring Anti­bio­tic Resis­tance Gene Data Resources, B. B. Xavier et al., 2016, Ame­ri­can Socie­ty for Micro­bio­lo­gy.