Lanțurile de aprovizionare cu carne de porc influențează răspândirea Salmonella rezistentă la medicamente
O analiză genomică globală și un studiu de teren efectuat în China sugerează că cele mai riscante puncte pentru Salmonella rezistentă la medicamente pot apărea după ce porcii părăsesc ferma.
Un studiu recent publicat online ca articol în presă în jurnalul npj Science of Food a investigat legătura dintre lanțurile de aprovizionare cu carne de porc și evoluția rezistenței antimicrobiene în Salmonella enterica. Studiul a integrat seturi de date genomice globale (atât umane, cât și de la porci; n = 129.136) cu eșantionare de teren prospectiv colectată de-a lungul unui lanț de aprovizionare integrat cu carne de porc în Guangdong, China (n = 1.114), pentru a evalua dacă anumite etape ale lanțului de aprovizionare erau asociate cu contaminarea Salmonella și acumularea genelor de rezistență.
Rezultatele studiului au identificat serovarul S. enterica 4,[5],12:i:- ST34 ca o linie proeminentă asociată atât cu oamenii, cât și cu porcii, având o încărcătură mare de gene de rezistență, în loc să fie cel mai prevalent serovar în general. În plus, studiul a sugerat că etapele de tăiere și vânzare cu amănuntul, în special în sistemele de carne de porc din țările în dezvoltare, precum lanțul de aprovizionare din Guangdong, sunt puncte fierbinți potențiale pentru o recuperare mai mare a Salmonella și o acumulare a liniilor rezistente.
Această cercetare subliniază necesitatea de a extinde intervențiile One Health dincolo de gestionarea la nivel de fermă și evidențiază importanța creșterii monitorizării patogenilor și a măsurilor de atenuare specifice contextului în lanțurile de aprovizionare cu carne de porc.
Salmonella enterica este unul dintre cei mai prevalenți patogeni alimentari care afectează oamenii la nivel mondial. Înregistrările de sănătate publică estimează că acest patogen cauzează anual 108,1 milioane de îmbolnăviri umane și 291.000 de decese, iar lanțurile de aprovizionare cu carne de porc reprezintă interfețe importante de transmitere între rezervoarele de porci și consumatori.
În decursul unei decade de cercetări asupra epidemiologiei S. enterica, varianta monophasică S. 4,[5],12:i:-, tipul de secvență 34 (ST34), a fost identificată ca o amenințare majoră multidrog-rezistentă la nivel global, dar factorii care influențează prevalența, diseminarea și ecologia rezistenței patogenului în lanțurile de aprovizionare cu carne de porc nu au fost pe deplin rezolvați. Având în vedere asocierea strânsă dintre lanțurile de aprovizionare cu carne de porc și focarele de boală umană, cercetătorii au ipotezat că procesarea și distribuția cărnii de porc, în special în țările în dezvoltare, ar putea aborda acest gol de cunoștințe și influența persistența și răspândirea S. 4,[5],12:i:- ST34 multidrog-rezistentă.
Din păcate, datele complete ale lanțului genomic din setările țărilor în dezvoltare au rămas limitate, împiedicând cercetătorii să stabilească dacă interfețele din aval ale lanțului de aprovizionare ar putea fi asociate cu acumularea genelor de rezistență și răspândirea globală a S. 4,[5],12:i:- ST34.
Studiul de față și-a propus să abordeze aceste lacune prin corelarea modelului de diseminare genomică globală a Salmonella cu datele privind dinamica contaminării din lanțul de aprovizionare local. Metodologia studiului a combinat o colectare inițială de 591.687 de genomuri publice, din care 114.042 de secvențe de Salmonella provenite de la oameni și 15.094 de la porci au fost reținute din 83 de țări, și o colectare de teren prospectivă de 1.114 eșantioane de porci, carne de porc și mediu, obținute din ferme, abatoare și piețe de retail din Guangdong, China, n = 368 izolate.
Analizele studiului au folosit în principal secvențierea întregului genom (WGS) pentru a caracteriza izolatele și tiparea secvenței multilocus a genomului de bază (cgMLST) pentru a compara legăturile genomice, completate cu datarea filodinamică și selecția variabilă stocastică bayesiană (BSSVS). Analizele statistice au utilizat modele liniare generalizate (GLMs) pentru a evalua predictorii genomici și la nivel de țară asociați cu mișcarea inferată a ST34 și clasificatori de învățare automată bazate pe pangenom, în special Random Forest, cu explicații aditive SHapley (SHAP), o abordare de interpretare bazată pe teoria jocurilor pentru a identifica caracteristicile genomice asociate gazdelor.
Evaluarea dataset-urilor genomice umane și de la porci a identificat S. 4,[5],12:i:- ca unul dintre cele mai comune serovare de Salmonella, clasându-se pe locul trei în ambele seturi globale de date. De asemenea, serovarul a demonstrat cea mai mare încărcătură combinată de gene de rezistență dintre serovarurile de top, cu o medie de 7,0 gene de rezistență antimicrobiană (ARGs) și între 23,2–24,2 gene de rezistență la metale (MRGs) pe genom.
Comparările între datele provenite din țările dezvoltate și cele în dezvoltare au relevat că cele din urmă au prezentat constant încărcături ARG mai ridicate în comparație cu celelalte, atât la sursele umane (6,0 versus 2,1) cât și la cele de la porci (7,8 versus 2,6), P < 0,001. Eșantionarea de teren din Guangdong a susținut acest model și a arătat un gradient de contaminare în aval marcat. Evaluările datelor de eșantionare prospectivă au relevat că ratele de izolare a Salmonella au crescut de la ferme (4,52%) la abatoare (48,22%) și au fost cele mai mari în piețele de retail (63,16%).
Datele de teren au arătat, de asemenea, că rezistența multidrog (MDR) a fost cea mai prevalentă în rândul izolaților din abatoare (84,73%), în timp ce rezistența extinsă la medicamente (XDR) a fost cea mai mare în rândul izolaților din piețele de retail (30,55%). Analizele genomice au identificat S. 4,[5],12:i:- ST34 ca fiind serovarul și linia dominantă în colectarea din Guangdong, asociată cu plasmide IncHI2 și module structurate de ARG și MRG. Reconstrucția filodinamică a estimat cel mai recent strămoș comun al ST34 în jurul anului 1990, cu un interval de densitate posteriori de 95% de 1986–1996, sugerând o expansiune intercontinentală inițială din rutele asociate Europei, urmată de o diseminare secundară din Asia de Est către Asia de Sud-Est și Oceania.
În final, modelul de învățare automată Random Forest a discriminat cu acuratețe genomurile ST34 derivate din porci de cele derivate din oameni, cu o zonă sub curba caracteristicii de operare a receptorului de 0,9402, și a identificat gene precum qorB ca caracteristici asociate cu gazda, mai degrabă decât markeri determinanți ai gazdelor. Aceste interpretări ar trebui temperate de diferențele în tipurile de eșantioane și intensitatea eșantionării între et
