Cartographier E. coli pour vaincre la résistance aux antibiotiques —

Vous êtes-vous déjà senti mal après avoir mangé un burger insuffisamment cuit ? Ou quand les restes du dîner d’hier sont restés hors du réfrigérateur un peu trop longtemps ? Il existe de nombreux types d’intoxications alimentaires, mais une cause fréquente est la croissance de bactéries telles que E. coli. La plupart des cas de E. coli, bien que désagréable, peut être géré à la maison avec repos et réhydratation. Cependant, dans certains cas, cela peut entraîner des infections potentiellement mortelles. Si vous avez une infection bactérienne, les antibiotiques peuvent être un traitement puissant et efficace. Mais la résistance aux antibiotiques, la capacité des bactéries à devenir suffisamment fortes pour ne pas répondre aux médicaments, est une grave préoccupation mondiale. Si les antibiotiques ne sont plus efficaces, nous risquons à nouveau de contracter des maladies graves dues à de petites blessures et à des affections courantes.

“Le développement de méthodes capables de prédire et de contrôler l’évolution bactérienne est crucial pour trouver et supprimer l’émergence de bactéries résistantes”, a déclaré le chercheur Junichiro Iwasawa, doctorant à la Graduate School of Science au moment de l’étude. “Ainsi, nous avons développé une nouvelle méthode pour prédire l’évolution de la résistance aux médicaments en utilisant des données obtenues à partir d’expériences d’évolution en laboratoire de E. coli.”

Les chercheurs ont utilisé une méthode appelée évolution adaptative en laboratoire, ou ALE, pour “rejouer la bande” sur l’évolution de la résistance aux médicaments. E. coli à huit médicaments différents, dont des antibiotiques. La méthode a permis aux chercheurs d’étudier l’évolution de souches bactériennes avec des caractéristiques observables spécifiques (appelées phénotypes) en laboratoire. Cela les a aidés à mieux comprendre les changements qui pourraient survenir aux bactéries au cours du processus à plus long terme de sélection naturelle.

“Alors que les expériences d’évolution en laboratoire conventionnelles ont demandé beaucoup de travail, nous avons atténué ce problème en utilisant un système de culture automatisé qui a été précédemment développé dans notre laboratoire. Cela nous a permis d’acquérir suffisamment de données sur les changements phénotypiques liés à l’évolution de la résistance aux médicaments”, a expliqué Iwasawa. “En analysant les données acquises, en utilisant l’analyse en composantes principales (une méthode d’apprentissage automatique), nous avons pu élucider le paysage de la forme physique qui sous-tend l’évolution de la résistance aux médicaments de E. coli.”

Les paysages de fitness ressemblent à des cartes topographiques 3D. Les montagnes et les vallées sur la carte représentent l’évolution d’un organisme. Les organismes aux sommets ont évolué pour avoir une meilleure “forme physique”, ou capacité à survivre dans leur environnement. Iwasawa a expliqué: “Les coordonnées du paysage de la forme physique représentent les états internes de l’organisme, tels que les modèles de mutation génétique (génotypes) ou les profils de résistance aux médicaments (phénotypes), etc. Ainsi, le paysage de la forme physique décrit la relation entre les états internes de l’organisme et ses niveaux de forme physique correspondants. En élucidant le paysage de forme physique, on s’attend à ce que la progression de l’évolution soit prévisible.

L’équipe pense que les paysages de fitness qu’elle a cartographiés dans cette étude et les méthodes développées dans le processus seront utiles pour prédire et contrôler non seulement E. coli, mais aussi d’autres formes d’évolution microbienne. Les chercheurs espèrent que cela conduira à de futures études qui pourront trouver des moyens de supprimer les bactéries résistantes aux médicaments et contribuer au développement de microbes utiles pour la bio-ingénierie et l’agriculture. Iwasawa a conclu que “la prochaine étape importante est d’essayer d’utiliser les paysages de fitness pour contrôler l’évolution de la résistance aux médicaments et de voir dans quelle mesure nous pouvons le contrôler. Cela peut être fait en concevant des expériences d’évolution en laboratoire basées sur les informations des paysages. Nous pouvons ‘ J’attends de voir les prochains résultats.”

Financement:

Ce travail a été soutenu en partie par JSPS KAKENHI (17H06389 et 19H05626 à CF) et JST ERATO (JPMJER1902 à CF).

Source de l’histoire :

Matériaux fourni par Université de Tokyo. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.