Identification à l’aide de l’apprentissage automatique des principaux facteurs de résistance aux antimicrobiens chez les sérovars non typhiques de Salmonella enterica présents en agriculture

© 2019, la Couronne. Les salmonelles non typhiques (SNT) sont l’une des principales causes de morbidité et de mortalité bactériennes d’origine alimentaire dans le monde. L’augmentation de la résistance aux antimicrobiens (RAM) nuit à notre capacité de traiter les salmonelloses non typhiques graves. Pour comprendre et atténuer la crise sanitaire mondiale que représente la RAM, nous devons établir un lien entre les phénotypes de résistance observés et leurs mécanismes génomiques sous-jacents. Les poulets de chair constituent un important réservoir et un vecteur clé des salmonelloses non typhiques, mais les isolats provenant de ce milieu n’ont été caractérisés qu’en très petit nombre par rapport aux isolats cliniques. Au cours de l’étude dont fait état le présent article, c'est-à-dire entre 2005 et 2008, nous avons séquencé et assemblé 97 génomes représentant 7 sérotypes isolés de poulets de chair provenant d'exploitations de Colombie-Britannique. Grâce à l’application de modèles d’apprentissage automatique (AA) pour prédire le phénotype de RAM observé à partir de ces données génomiques, nous avons pu générer des modèles de régression logistique très précis (0,92 à 0,99) en utilisant les annotations connues des gènes de RAM pour 7 antibiotiques (amoxicilline-acide clavulanique, ampicilline, céfoxitine, ceftiofur, ceftriaxone, streptomycine et tétracycline). De même, par rapport à ces antibiotiques, nous avons entraîné des modèles de prédiction phénotypique de type AA à couverture d'ensemble fondés sur les k-mers sans génome de référence (précision de 0,91 à 1,0). En combinant les k-mers inférés et les poids de régression logistique, nous avons identifié les principaux facteurs de RAM pour les 7 antibiotiques étudiés dans les isolats. Notre recherche représentant l’une des plus vastes études portant sur un ensemble diversifié d’isolats de SNT provenant de poulets de chair, nous pouvons confirmer que le gène des β-lactamases de type AmpC CMY-2 est un des principaux moteurs de la résistance aux β-lactamines et que les phosphotransférases APH(6)-Id et APH(3''-Ib) sont les principaux moteurs de la résistance à la streptomycine dans cet important écosystème. FAIT IMPORTANT : La RAM représente une menace pour le fonctionnement actuel de la médecine moderne. La génomique et les méthodes d’AA sont de plus en plus utilisées pour analyser et prédire la RAM. Ce type de surveillance est très important pour les efforts de réduction des effets de la RAM. Les modèles d’AA sont généralement entraînés à l’aide de données génomiques, mais les caractéristiques des génomes utilisés pour faire les prédictions sont rarement analysées. Dans le cadre de ce travail, nous avons montré la façon dont, par l’utilisation de différents types de modèles d’AA et la réalisation de l’analyse, il est possible d’identifier les gènes clés sous-jacents à la RAM chez les SNT. Les SNT constituent l’une des principales causes de maladies d’origine alimentaire dans le monde; toutefois, la RAM chez les SNT n’a pas fait l’objet d’études approfondies dans la chaîne alimentaire elle-même. Par conséquent, dans le cadre de ce travail, nous avons effectué une analyse à grande échelle de la RAM dans des isolats de SNT provenant d’exploitations commerciales de poulets et nous avons identifié certains gènes de RAM prioritaires aux fins de surveillance.