Identification rapide de bactéries pathogènes et résistances aux antibiotiques – Phylopeptidomics

La détection précoce des agents pathogènes microbiens est essentielle pour établir une thérapie adaptée. Une détection plus rapide de tout pathogène virulent ou opportuniste sans étape de culture fastidieuse est d'un intérêt majeur en santé publique. L'identification simultanée de leurs résistances aux antibiotiques constituera une avancée décisive. La protéomique shotgun de dernière génération basée sur les spectromètres de masse en tandem récents a le potentiel i) d'identifier un pathogène ou un mélange de micro-organismes dans les tissus ou les fluides corporels, et ii) décrire leurs résistances associées. Le projet "Phylopeptidomics" repose sur une nouvelle stratégie pour analyser l'information peptidique permettant une identification taxonomique ultra-rapide: les protéines d'un mélange de plusieurs organismes (agents pathogènes et hôtes) présents dans un échantillon donné sont analysées ; les peptides détectés sont assignés à des données taxonomiques qui sont ensuite déconvoluées pour discriminer les espèces et les quantifier. La déconvolution des signaux est basée sur des signatures de partage de peptides entre organismes qui sont calculées et dont l’équation a été brevetée par le consortium (brevet n ° EP2835751 Al). Le logiciel µorg.ID a été développé en biopython par le consortium pour donner la réponse finale en quelques minutes pour une mesure de spectrométrie de masse de 1h. Cette méthode a été appliquée avec succès pour l'identification de pathogènes dans des matrices biologiques complexes lors de plusieurs exercices du réseau national français Biotox-Piratox. Récemment, nous avons montré que suffisamment de données de peptides peuvent être enregistrées en 15 min par spectrométrie pour permettre l'identification d'un mélange de 24 bactéries différentes. Nous avons également obtenu un aperçu rapide du microbiote de fecès en 60 minutes de mesure. Notre approche "sans a priori" a été couronnée de succès pour identifier les bactéries et champignons de nombreux échantillons. Même des microorganismes non caractérisés peuvent être classés dans les taxons les plus appropriés. En outre, les informations obtenues sur le peptidome peuvent être traitées par bioinformatique pour identifier les résistances aux antibiotiques ou les toxines avec des requêtes contre les bases de données appropriées. Ainsi, la phylopeptidomique représente une méthodologie révolutionnaire pour l'identification rapide de tout agent pathogène, même présent en mélange avec d’autres microorganismes, et la caractérisation de leurs facteurs de virulence.
L’objectif du projet « Phylopeptidomique » est de développer l'approche permettant d'obtenir d'échantillons médicaux représentatifs une identification rapide des pathogènes bactériens et de leurs résistances aux antibiotiques, y compris les microorganismes difficiles à cultiver tels que Mycobactéries. Le projet illustrera les applications médicales possibles de ce nouveau concept. Le projet se concentrera sur la préparation des échantillons pour traiter les matrices médicales communes (sang, selles, urines, échantillons des voies respiratoires et lavages broncho-alvéolaires). Les protocoles de préparation des échantillons seront adaptés pour éliminer autant que possible les protéines de l’hôte et les composés incompatibles pour la spectrométrie de masse lorsque nécessaire. De nombreuses cohortes de données expérimentales seront acquises pour ajuster les paramètres d'acquisition et d'interprétation. Le logiciel µorg.ID sera interfacé avec des bases de données généralistes comprenant les protéines associées à la résistance aux antibiotiques et les toxines connues à ce jour. Des métriques de score seront adaptées pour le diagnostic médical. Il est raisonnable d’affirmer qu’à l’issue du projet ANR le résultat d’identification des agents pathogènes et de caractérisation de leurs résistances aux antibiotiques pourrait être obtenu en moins de 3h, préparation des échantillons incluse.