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Pour les patients atteints d’infections bactériennes, un traitement rapide avec des antibiotiques appropriés améliore considérablement leurs chances de guérison. Les méthodes actuelles permettant d’identifier les antibiotiques qui seront efficaces pour chaque patient impliquent de cultiver les bactéries du patient en laboratoire, un processus qui prend plusieurs jours pour produire des résultats. Pendant cette période, les patients se voient souvent prescrire des antibiotiques à large spectre, ce qui peut créer des infections pharmacorésistantes, un problème de santé publique majeur. Désormais, une approche diagnostique innovante pourrait permettre aux patients atteints d’infections bactériennes de recevoir plus rapidement le traitement le plus efficace, réduisant ainsi le recours aux antibactériens à large spectre.
La méthode, appelée Test de sensibilité aux antibiotiques génotypiques et phénotypiques par détection d’ARN ou GoPhAST-R, a été développée par des chercheurs du Broad Institute du MIT et de Harvard, en collaboration avec le Massachusetts General Hospital (Cambridge, MA, États-Unis). . Cette technique analyse à la fois la croissance et l’activité génétique des bactéries pour évaluer rapidement la sensibilité de l’agent pathogène à divers antibiotiques. Dans la méthode GoPhAST-R, les échantillons bactériens sont exposés à une variété d’antibiotiques, après quoi une plateforme de détection d’ARN est utilisée pour identifier des modèles distinctifs de changement dans l’expression de l’ARN messager, qui indiquent des différences dans l’activité des gènes bactériens. Ces modifications de l’ARNm se produisent quelques minutes après l’exposition aux antibiotiques chez les bactéries sensibles aux médicaments, alors qu’elles n’apparaissent pas chez les souches résistantes aux médicaments. De plus, la méthode étudie les gènes associés à la résistance aux antibiotiques, fournissant ainsi un aperçu des mécanismes bactériens sous-jacents et suggérant des options thérapeutiques potentielles. Les chercheurs ont également démontré l’efficacité de la méthode dans une étude pilote incluant des hémocultures de patients hospitalisés pour des infections.
Dans leurs travaux antérieurs avec un nombre limité d’échantillons de patients, l’équipe de recherche a montré que GoPhAST-R pouvait déterminer la sensibilité aux antibiotiques en moins de quatre heures après la détection de la bactérie dans une hémoculture, contre 28 heures. -40 heures nécessaires avec les techniques conventionnelles de laboratoire clinique. Dans la nouvelle étude, ils ont élargi le projet pilote clinique pour inclure des échantillons de sang provenant de 42 patients hospitalisés atteints d’infections causées par Escherichia coli o Klebsiella pneumoniae qui sont parmi les agents pathogènes les plus courants responsables d’infections sanguines. Les chercheurs ont exposé des hémocultures à neuf antibiotiques différents appartenant à trois classes différentes et ont ensuite effectué un profilage transcriptionnel sur la plateforme NanoString. Ils ont analysé les modifications de l’ARNm dans 10 gènes pour chaque classe d’antibiotiques, ainsi que quelques gènes sélectionnés qui confèrent une résistance aux antibiotiques bêta-lactamines. D’après un article publié sur le serveur de prépublication medRxiv et les résultats publiés dans le Journal de microbiologie cliniqueleurs résultats ont démontré une concordance de 95 % avec ceux obtenus à partir d’essais basés sur la croissance, la référence en matière de sensibilité aux antibiotiques.
“Dans ce projet pilote, nous avons montré que GoPhAST-R est une approche qui peut bien fonctionner en clinique”, a déclaré l’auteur principal de l’étude, Roby Bhattacharyya, membre associé du Broad Institute du MIT et de Harvard. « La prochaine étape consistera à démontrer l’utilité du GoPhAST-R pour prendre des décisions concernant les soins aux patients en temps réel. Nous serions ravis de le voir un jour comme un test pouvant être utilisé dans les hôpitaux du monde entier, pour aider les patients à recevoir des traitements. plus efficace sans favoriser la résistance aux médicaments.
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Institut élargi du MIT et de Harvard
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