Séquençage du génome entier et intelligence artificielle pour caratériser et diagnostiquer la résistance aux antibiotiques et la capacité d'échapper au traitement

La détermination de la résistance d’une bactérie à un antibiotique est essentielle pour optimiser le traitement d’une infection. Le séquençage génomique est une alternative prometteuse en diagnostic clinique. Nos objectifs sont, pour trois espèces pathogènes majeures, Escherichia coli (Ec), Klebsiella pneumoniae (Kp) et Pseudomonas aeruginosa (Pa), (i) d’établir des stratégies innovantes combinant intelligence arti?cielle et connaissance des mécanismes de résistance pour prédire la résistance aux antibiotiques, (ii) de caractériser de nouveaux mécanismes de résistance et (iii) d’établir une preuve de concept de l’utilisation du séquençage génomique comme outil de diagnostic.

Nous avons établi les collections d’apprentissage pour les trois espèces. Avec ces données, nous avons développé plusieurs modèles explicables de machine learning pour la prédiction de la susceptibilité des souches de Pa, Ec et Kp en utilisant di?érents types d’encodage (k-mers, n-grams, “knowledge-based”). Nous avons développé une procédure pour enrichir nos données avec des collections publiques qui a permis d’ajouter 1019 génomes de Pa.  Les prédictions du phénotype sont les plus exactes pour Ec et Kp. Nous analysons les prédictions erronées pour identifier de nouveaux mécanismes de résistance.

Pour Pa, le mécanisme principal de résistance aux ß-lactamines est la surproduction de la ß- lactamase endogène AmpC. L’analyse génétique comparée de 169 souches a révélé des mutations dans trois gènes régulateurs de AmpC chez 100% des souches résistantes à la ceftazidime et 11% des sensibles. Pour Kp, nous avons montré comment des altérations du métabolisme entraînent la résistance au mecillinam, montrant l’importance de le prendre en compte dans les prédictions. Nous avons développé une méthode automatisée d’étude de l’activité bactéricide et l’avons appliquée à 67 souches de Pa, 36 souches d’Ec et 57 souches de Kp. Nous avons comparé l’e?et d’une dose unique de ß-lactamine à des doses multiples et montré qu'il était le plus souvent optimal d'appliquer l'ensemble de la dose dès le début de la croissance. Nous avons débuté la phase prospective du projet avec l’analyse de 221 souches de Pa provenant de trois hôpitaux afin de valider l’approche de diagnostic in silico. Nous avons finalisé les démarches réglementaires pour l’analyse de souches de patients réfractaires au traitement antibiotique pour réaliser la preuve de concept de l’utilisation du séquençage génomique en clinique.