La fattibilità di strategie di sequenziamento dell’intero genoma (WGS) utilizzando strumenti da banco ha semplificato l’interrogazione del genoma di ogni microbo di rilevanza per la salute pubblica in un ambiente di laboratorio. Viene descritto un adattamento metodologico del flusso di lavoro per WGS batterico e viene inoltre presentata una pipeline bioinformatica per l’analisi.
L’acquacoltura è uno dei settori di produzione alimentare in più rapida crescita in tutto il mondo e l’allevamento di tilapia (Oreochromis spp.) costituisce la principale varietà di pesce d’acqua dolce coltivata. Poiché le pratiche di acquacoltura sono suscettibili alla contaminazione microbica derivata da fonti antropogeniche, è necessario un ampio uso di antibiotici, portando i sistemi di acquacoltura a diventare un’importante fonte di batteri resistenti agli antibiotici e patogeni di rilevanza clinica come Escherichia coli (E. coli). Qui, la resistenza antimicrobica, la virulenza e le caratteristiche del mobiloma di un ceppo patogeno di E. coli , recuperato da Oreochromis spp. allevato nell’entroterra, sono state chiarite attraverso il sequenziamento dell’intero genoma (WGS) e l’analisi in silico . Sono stati eseguiti test di sensibilità antimicrobica (AST) e WGS. Inoltre, il gruppo filogenetico, il sierotipo, la tipizzazione della sequenza multilocus (MLST), la resistenza antimicrobica acquisita, la virulenza, il contenuto di plasmidi e profagi sono stati determinati utilizzando diversi strumenti web disponibili. L’isolato di E. coli ha mostrato solo una suscettibilità intermedia all’ampicillina ed è stato caratterizzato come ceppo ONT: H21-B1-ST40 dalla tipizzazione basata su WGS. Sebbene sia stato rilevato un solo gene correlato alla resistenza antimicrobica [mdf(A)], sono stati identificati diversi geni associati alla virulenza (VAG) dal patotipo enteropatogeno atipico E. coli (aEPEC). Inoltre, è stato rilevato il carico di replicons plasmidi da grandi gruppi plasmidi e 18 regioni associate ai profagi. In conclusione, la caratterizzazione WGS di un isolato aEPEC, recuperato da un allevamento ittico a Sinaloa, in Messico, consente di comprendere il suo potenziale patogeno e il possibile rischio per la salute umana derivante dal consumo di prodotti di acquacoltura crudi. È necessario sfruttare le tecniche di sequenziamento di nuova generazione (NGS) per studiare i microrganismi ambientali e adottare un quadro sanitario unico per imparare come hanno origine i problemi di salute.
L’acquacoltura è uno dei settori di produzione alimentare in più rapida crescita in tutto il mondo e le sue pratiche di produzione sono destinate a soddisfare la crescente domanda alimentare per il consumo umano. La produzione mondiale dell’acquacoltura è triplicata da 34 milioni di tonnellate (Mt) nel 1997 a 112 Mt nel 20171. I principali gruppi di specie, che hanno contribuito a quasi il 75% della produzione, sono stati alghe, carpe, bivalvi, pesci gatto e tilapia (Oreochromis spp.) 1. Tuttavia, la comparsa di malattie causate da entità microbiche è inevitabile a causa dell’allevamento ittico intensivo, con conseguenti potenziali perdite economiche2.
L’uso di antibiotici nelle pratiche di allevamento ittico è ben noto per prevenire e curare le infezioni batteriche, il principale fattore limitante della produttività 3,4. Tuttavia, gli antibiotici residui si accumulano nei sedimenti di acquacoltura e nell’acqua, esercitando una pressione selettiva e modificando le comunità batteriche associate ai pesci e residenti 5,6,7,8. Di conseguenza, l’ambiente dell’acquacoltura funge da serbatoio per i geni di resistenza antimicrobica (ARG) e per l’ulteriore comparsa e diffusione di batteri resistenti agli antibiotici (ARB) nell’ambiente circostante9. Oltre ai patogeni batterici comunemente osservati che colpiscono le pratiche di allevamento ittico, si incontrano spesso membri della famiglia delle Enterobacteriaceae, compresi ceppi patogeni umani di Enterobacter spp., Escherichia coli, Klebsiella spp. e Salmonella spp.10. E. coli è il microrganismo più comune isolato dalla farina di pesce e dall’acqua negli allevamenti ittici 11,12,13,14,15.
E. coli è un versatile batterio gram-negativo che abita il tratto gastrointestinale di mammiferi e uccelli come membro commensale del loro microbiota intestinale. Tuttavia, E. coli possiede una capacità altamente adattativa di colonizzare e persistere in diverse nicchie ambientali, tra cui suolo, sedimenti, cibo e acqua16. A causa del guadagno e della perdita genica attraverso il fenomeno del trasferimento genico orizzontale (HGT), E. coli si è rapidamente evoluto in un patogeno resistente agli antibiotici ben adattato, in grado di causare un ampio spettro di malattie nell’uomo e negli animali17,18. In base all’origine dell’isolamento, le varianti patogene sono definite come E. coli patogeno intestinale (InPEC) o E. coli patogeno extra-intestinale (ExPEC). Inoltre, InPEC ed ExPEC sono sottoclassificati in patotipi ben definiti in base alla manifestazione della malattia, al background genetico, ai tratti fenotipici e ai fattori di virulenza (VF)16,17,19.
La coltura tradizionale e le tecniche molecolari per i ceppi patogeni di E. coli hanno permesso la rapida individuazione e identificazione di diversi patotipi. Tuttavia, possono richiedere molto tempo, essere laboriosi e spesso richiedere un’elevata formazione tecnica19. Inoltre, nessun singolo metodo può essere utilizzato per studiare in modo affidabile tutte le varianti patogene di E. coli a causa della complessità del loro background genetico. Attualmente, questi inconvenienti sono stati superati con l’avvento delle tecnologie HTS (High-Throughput Sequencing). Gli approcci di sequenziamento dell’intero genoma (WGS) e gli strumenti bioinformatici hanno migliorato l’esplorazione del DNA microbico in modo economico e su larga scala, facilitando la caratterizzazione approfondita dei microbi in un’unica corsa, comprese le varianti patogene strettamente correlate20,21,22. A seconda delle domande biologiche, diversi strumenti bioinformatici, algoritmi e database possono essere utilizzati per eseguire l’analisi dei dati. Ad esempio, se l’obiettivo principale è valutare la presenza di ARG, VF e plasmidi, strumenti come ResFinder, VirulenceFinder e PlasmidFinder, insieme ai loro database associati, potrebbero essere un buon punto di partenza. Carriço et al.22 hanno fornito una panoramica dettagliata dei diversi software bioinformatici e dei relativi database applicati per l’analisi microbica WGS, dalla pre-elaborazione dei dati grezzi all’inferenza filogenetica.
Diversi studi hanno dimostrato l’ampia utilità del WGS per l’interrogazione del genoma per quanto riguarda gli attributi di resistenza antimicrobica, il potenziale patogeno e il monitoraggio dell’emergenza e delle relazioni evolutive di varianti clinicamente rilevanti di E. coli provenienti da diverse origini23,24,25,26 . WGS ha permesso l’identificazione dei meccanismi molecolari alla base della resistenza fenotipica agli antimicrobici, compresi quei meccanismi di resistenza rari o complessi. Ciò avviene attraverso la rilevazione di varianti ARG acquisite, nuove mutazioni nei geni bersaglio dei farmaci o regioni promotrici27,28. Inoltre, WGS offre il potenziale per dedurre profili di resistenza antimicrobica senza richiedere conoscenze preliminari sul fenotipo di resistenza di un ceppo batterico29. In alternativa, WGS ha permesso la caratterizzazione degli elementi genetici mobili (MGE) che portano sia la resistenza antimicrobica che le caratteristiche di virulenza, che ha guidato l’evoluzione del genoma batterico dei patogeni esistenti. Ad esempio, l’applicazione di WGS durante l’indagine sull’epidemia tedesca di E. coli nel 2011 ha portato alla scoperta delle caratteristiche genomiche uniche di un patotipo di E. coli apparentemente nuovo; È interessante notare che questi ceppi epidemici hanno avuto origine dal gruppo enteroaggregativo E. coli (EAEC), che ha acquisito il profago che codifica la tossina Shiga dal patotipo enteroemorragico E. coli (EHEC)30.
Questo lavoro presenta un adattamento metodologico del flusso di lavoro per WGS batterico utilizzando un sequenziatore da banco. Inoltre, viene fornita una pipeline bioinformatica utilizzando strumenti basati sul web per analizzare le sequenze risultanti e supportare ulteriormente i ricercatori con competenze bioinformatiche limitate o assenti. I metodi descritti hanno permesso di chiarire la resistenza antimicrobica, la virulenza e le caratteristiche del mobiloma di un ceppo patogeno di E. coli ACM5, isolato nel 2011 da Oreochromis spp. nell’entroterra coltivato a Sinaloa, Messico12.
Questo studio presenta un adattamento del flusso di lavoro batterico WGS utilizzando un sequenziatore da banco e una pipeline per la caratterizzazione genomica di una variante patogena di E. coli. A seconda della piattaforma di sequenziamento utilizzata, i tempi di consegna (TAT) per le procedure di laboratorio umide (coltivazione batterica, estrazione del gDNA, preparazione della libreria e sequenziamento) e l’analisi della sequenza potrebbero variare, in particolare se vengono studiati batteri a crescita lenta…
The authors have nothing to disclose.
Al Consiglio Nazionale della Scienza e della Tecnologia del Messico (CONACyT con il suo acronimo in spagnolo) per la borsa di dottorato assegnata a José Antonio Magaña-Lizárraga [n. 481143].
Accublock Mini digital dry bath | Labnet | D0100 | Dry bath for incubation of tubes |
Agencourt AMPure XP | Beckman Coulter | A63881 | Magnetic beads in solution for DNA library purification |
DeNovix DS-11 | DeNovix Inc. | UV-Vis spectophotometer to check the quality of the gDNA extracted | |
DNA LoBind Tubes | Eppendorf | 0030108418 | 1.5 mL PCR tubes for DNA library pooling |
DynaMag-2 Magnet | Invitrogen, Thermo Fisher Scientific | 12321D | Magnetic microtube rack used during magnetic beads-based DNA purification |
Gram-negative Multibac I.D. | Diagnostic reseach (Mexico) | PT-35 | Commercial standard antibiotic disks for antimicrobial susceptibility testing |
MiniSeq Mid Output Kit (300-cycles) | Illumina | FC-420-1004 | Reagent cartdrige for paired-end sequencing (2×150) |
MiniSeq System Instrument | Illumina | SY-420-1001 | Benchtop sequencer used for Next-generation sequencing |
MiniSpin centrifuge | Eppendorf | 5452000816 | Standard centrifuge for tubes |
Nextera XT DNA Library Preparation Kit | Illumina | FC-131-1024 | Reagents to perform DNA libraries for sequencing. Includes Box 1 and Box 2 reagents for 24 samples |
Nextera XT Index Kit v2 | Illumina | FC-131-2001, FC-131-2002, FC-131-2003, FC-131-2004 | Index set A, B, C, D |
PhiX Control v3 | Illumina | FC-110-3001 | DNA library control for sequencing |
Precision waterbath | LabCare America | 51221081 | Water bath shaker used for bacterial culture |
Qubit 1X dsDNA HS Assay Kit | Invitrogen, Thermo Fisher Scientific | Q33231 | Reagents for fluorescence-based DNA quantification assay |
Qubit 2.0 Fluorometer | Invitrogen, Thermo Fisher Scientific | Q32866 | Fluorometer used for fluorescence assay |
Qubit Assay tubes | Invitrogen, Thermo Fisher Scientific | Q32856 | 0.5 mL PCR tubes for fluorescence-based DNA quantification assay |
SimpliAmp Thermal Cycler | Applied Biosystems, Thermo Fisher Scientific | A24811 | Thermocycler used for DNA library amplification |
Spectronic GENESYS 10 Vis | Thermo | 335900 | Spectophotometer used for bacterial suspension in antimicrobial susceptibility testing |
ZymoBIOMICS DNA Miniprep Kit | Zymo Research Inc. | D4300 | Kit for genomic DNA extraction (50 preps) |