Generating solutions

Les bactéries résistent de plus en plus aux agents antimicrobiens, ce qui est inquiétant pour l’industrie agroalimentaire où la surutilisation et la mauvaise gestion des antibiotiques ont joué un rôle important. Une seule solution n’inversera pas cette tendance et ne redynamisera pas le pipeline de découverte d’agents antimicrobiens. Il est donc devenu prioritaire, partout dans le monde, de mieux comprendre les gènes qui rendent les bactéries résistantes et leur mode de propagation. Le partage des gènes de résistance entre les bactéries pathogènes est un élément clé de la transmission de la résistance. Les bactéries résistantes se déplacent également entre les habitats, par exemple le sol agricole et les animaux de ferme, mais il faut mieux comprendre les principaux points de transmission pour définir les priorités dans les activités de surveillance et la réglementation.

Robert Beiko, Ph. D., de l’Université Dalhousie et Fiona Brinkman, Ph. D., de l’Université Simon Fraser dirigent une grande équipe composée de partenaires universitaires et gouvernementaux qui s’efforcent de déterminer quels gènes sont partagés, quelles bactéries partagent les gènes et le mode de déplacement des bactéries entre les habitats. L’équipe met au point des algorithmes et des logiciels de bio-informatique qui transformeront la manière d’examiner la résistance antimicrobienne (RAM) qui ne sera plus un « instantané statique », mais une vue dynamique de la transmission de la RAM. Elle validera ses outils en utilisant des milliers de génomes de la salmonelle, de l’E. coli et d’autres bactéries pathogènes recueillis par les partenaires de l’Agence de la santé publique du Canada et d’Agriculture et Agroalimentaire Canada. Le pipeline de logiciels intégrés qui résultera de ce projet sera ouvert et gratuit.

Grâce au cadre bio-informatique rigoureux créé par le projet, des approches plus éclairées pourront être adoptées pour réduire au minimum les risques posés par la résistance et favoriser la mise en œuvre d’un cadre national d’application de la génomique et de la bio-informatique au continuum « de la ferme à la table » en ce qui concerne la RAM.