Машинное обучение и метагеномика выявили общие профили устойчивости к противомикробным препаратам на нескольких птицефермах и скотобойнях в Китае

Nature Food, том 4, страницы 707–720 (2023 г.) Процитировать эту статью

2195 Доступов

108 Альтметрика

Подробности о метриках

Китай является крупнейшим мировым потребителем противомикробных препаратов, и совершенствование методов надзора может помочь снизить распространение устойчивости к противомикробным препаратам (УПП). Здесь мы сообщаем о наблюдении за десятью крупными птицефермами и четырьмя связанными с ними скотобойнями в трех китайских провинциях в течение 2,5 лет. Используя подход интеллектуального анализа данных, основанный на машинном обучении, мы проанализировали 461 микробиом птиц, туш и окружающей среды, выявив 145 потенциально мобильных генов устойчивости к антибиотикам (ARG), общих для кур и окружающей среды на всех фермах. Основной набор из 233 ARG и 186 видов микробов, извлеченных из микробиома кишечника курицы, коррелирует с профилями AMR Escherichia coli, колонизирующих тот же кишечник, включая Arcobacter, Acinetobacter и Sphingobacterium, клинически значимые для человека, и 38 клинически значимых ARG. Температура и влажность в сараях также коррелировали с присутствием ARG. Мы раскрываем сложную сеть корреляций между окружающей средой, микробными сообществами и УПП, предлагая несколько путей улучшения надзора за УПП в животноводстве.

Использование противомикробных препаратов в птицеводстве в Китае в пять раз выше, чем в среднем по миру1. Использование антибиотиков, даже в низких дозах, изменяет и расширяет кишечный резистом у домашнего скота2, а микробное сообщество может формировать фенотипы устойчивости к противомикробным препаратам (УПП)3. Внешние события, такие как изменения в диете, температуре и стрессе4,5, могут привести к колонизации новых резидентных видов или передаче УПП между видами6. Температура, влажность, а также численность видов бактерий и наличие генов устойчивости к антибиотикам (ARG)7,8,9 могут влиять на бактериальную инфекцию у бройлеров10. Связь между условиями окружающей среды и УПП особенно актуальна для Китая и стран с низким и средним уровнем дохода (СНСД), где поддержание стабильных экологических условий в промышленном сельском хозяйстве может оказаться сложной задачей по сравнению со странами с высоким уровнем дохода11.

Эпиднадзор за УПП в сферах, не связанных со здравоохранением, не получил широкого распространения12, но является ключом к пониманию того, как системы производства продуктов питания способствуют отбору и распространению бактерий, устойчивых к антибиотикам (БРА) и АРГ. Машинное обучение (МО) и анализ больших данных предлагают инструменты для развития точного птицеводства13,14. Культуральные подходы, включающие полногеномное секвенирование (WGS) отдельных патогенов, тестирование чувствительности к антибиотикам и методы ML, являются эффективными предикторами геномных характеристик, связанных с AMR, как для изолятов Escherichia coli15,16,17,18, так и для других бактерий19,20,21,22 ,23,24. Однако подходы к надзору, ориентированные исключительно на WGS отдельных патогенов, могут не отражать разнообразие микробных сообществ и резистомов в животноводстве, и данные ARG могут быть упущены25. В недавнем исследовании, подтверждающем концепцию, мы заметили, что несколько ARG, присутствующие в резистоме куриных фекалий, коррелируют с профилями устойчивости/чувствительности изолятов E. coli, культивированных из тех же образцов26.

В этом исследовании мы разработали эталонный метод метагеномного надзора, ориентированного на китайское животноводство, где эпиднадзор за УПП особенно сложен, используя подход, учитывающий нехватку лабораторных ресурсов, обычно наблюдаемую в Китае и странах с низким и средним уровнем дохода27,28. Мы использовали E. coli в качестве индикатора УПП в более широком контексте микробного сообщества, населяющего кишечник цыплят. Чтобы охватить более широкий контекст, мы изучили влияние на микробиомы окружающей и связанной с ними среды фермы, температуры и влажности в коровнике, а также приняли протоколы применения противомикробных препаратов.

Биологические образцы были собраны на десяти крупных коммерческих птицефабриках (см. Методы, Дополнительную информацию, Дополнительный рисунок 1 и Дополнительные таблицы 1 и 2). Микробные сообщества и ARG различались по источникам на фермах, а также между фермами и скотобойнями (дополнительная информация, дополнительные рисунки 2–5 и дополнительные таблицы 3–5). Поскольку подвижность генов может влиять на присутствие ARG в разных источниках, а также из-за потенциальной важности мобильных генетических элементов (MGE) в разработке эффективных систем наблюдения29, мы искали ARG, которые находились в пределах 5 килобаз (кб) от MGE26, и рассматривали эти MGE- Комбинации ARG потенциально могут быть мобильными ARG. Всего была обнаружена 661 различная комбинация MGE-ARG (потенциально мобильные ARG), включающая 195 уникальных ARG (дополнительная таблица 6). Из них 75 ARG (38%) были обнаружены только в одной комбинации MGE-ARG, а остальные 120 (62%) были обнаружены в множественных комбинациях (от 2 до 22; рис. 1а). Более половины (56%) из 661 потенциально мобильного ARG присутствовали более чем в одном источнике (рис. 1b) с тремя комбинациями MGE-ARG (IS1216-poxtA, IS15-APH(3')-Ia и ISCfr1-AAC( 3)-IIг) присутствует во всех источниках, кроме перьев. Куриные фекалии имели наибольшее количество потенциально мобильных ARG, но также и наибольшую дисперсию (рис. 1c). Перья и пол сарая также содержали множество потенциально мобильных ARG, среднее количество которых статистически эквивалентно фекалиям (с поправкой на тест Данна P > 0,05). Почва, трупы, технологическая линия и сточные воды, как правило, имели меньшее количество потенциально мобильных моделей ARG на образец, причем эти количества значительно отличались (с поправкой на тест Данна P <0,01) от фекалий и перьев, но не друг от друга. В общей сложности на всех 10 фермах у птиц и источников окружающей среды на одной ферме было обнаружено 145 различных комбинаций MGE-ARG, причем некоторые из них появлялись на нескольких фермах. Из них 46 содержали клинически значимые ARG30 (рис. 1d). Примечательно, что мы обнаружили blaNDM-5 в куриных фекалиях, перьях и образцах пола коровников. Этот ген обычно обнаруживается в плазмиде IncX3, которая может распространяться среди людей, животных, продуктов питания и окружающей среды31, хотя мы не подтвердили присутствие плазмиды в наших данных метагеномного секвенирования короткого считывания (MGS). Другой важный клинически значимый ген, qnrS1, был обнаружен в куриных фекалиях, перьях, полу коровника и образцах сточных вод. Известно, что этот плазмидно-опосредованный ген устойчивости к хинолонам присутствует в цепочке поставок кур и способен передаваться различным бактериям32.