Avancées dans la détection des pathogènes associées aux décès néonatals par séquençage métagénomique

Selon les données d'enquête de l'Organisation mondiale de la santé, environ 5 millions d'enfants dans le monde ont tragiquement perdu la vie avant d'atteindre l'âge de 5 ans en 2021. De manière choquante, 46 % de ces décès déchirants se sont produits au cours du premier mois de vie, pendant ce que l'on appelle la période néonatale. Traditionnellement, les modèles pour déterminer les causes de décès chez les enfants se sont fortement appuyés sur des inférences concernant la cause du décès et l'analyse des données d'enregistrement vital. Cependant, ces méthodes attribuent souvent les décès à une seule maladie sous-jacente, rendant extrêmement difficile la découverte de la véritable cause profonde de ces pertes déchirantes.

Ces dernières années, une avancée prometteuse a été réalisée dans la compréhension des causes de décès chez les enfants grâce à une technique connue sous le nom d'échantillonnage tissulaire post-mortem minimalement invasif (MITS). En combinant le MITS avec d'autres informations précieuses, nous pouvons désormais approfondir la caractérisation des causes de décès néonatal. Cette approche nous permet d'identifier non seulement les événements immédiats menant au décès, mais aussi les antécédents et les causes sous-jacentes qui entraînent finalement ces résultats tragiques.

Séquençage métagénomique de nouvelle génération (mNGS)

Actuellement, les tests conventionnels, tels que les méthodes de culture traditionnelles et les tests d'amplification des acides nucléiques, se sont révélés insuffisants pour détecter les agents pathogènes responsables des décès infectieux chez les enfants. Voici le séquençage métagénomique de nouvelle génération (mNGS), qui est prêt à relever ces défis. Contrairement à ses prédécesseurs, le mNGS ne repose pas sur des cibles pré-sélectionnées et a la capacité remarquable d'identifier des virus, des bactéries et des champignons sans biais inhérent. Cette avancée promet une compréhension plus nuancée du rôle que jouent divers agents pathogènes dans le réseau complexe des causes menant à la mort. De plus, le mNGS nous permet d'analyser la résistance aux médicaments antimicrobiens sans avoir besoin de méthodes basées sur la culture, nous permettant d'identifier les gènes de résistance antimicrobienne présents dans les échantillons.

Dans cette recherche, l'équipe a évalué l'efficacité du mNGS pour identifier les agents pathogènes associés aux décès néonatals. Ils l'ont fait en examinant des échantillons de sang et de tissu pulmonaire prélevés par MITS sur des nouveau-nés post-mortem à Soweto, en Afrique du Sud. Étonnamment, les résultats du mNGS ont coïncidé avec ceux obtenus par des méthodes de culture traditionnelles et des tests d'amplification des acides nucléiques (NAAT) dans un impressionnant 90 % des cas, identifiant les agents pathogènes responsables de ces pertes tragiques. De plus, le mNGS a fourni des informations critiques sur les profils de résistance de ces agents pathogènes, révélant de nombreuses bactéries multirésistantes.

L'analyse NGS métagénomique révèle des agents pathogènes et des gènes de résistance antimicrobienne dans les infections néonatales

L'équipe de recherche a mené une étude impliquant 236 nouveau-nés éligibles qui, malheureusement, sont décédés. Ils ont effectué un échantillonnage tissulaire minimalement invasif (MITS) sur 153 de ces nouveau-nés. Les causes potentielles de décès (CoD) étaient diverses, la majorité (53 %) étant attribuée à des complications liées à la naissance prématurée, tandis que 15 % étaient liées à des événements intrapartum, et 13 % résultaient d'anomalies congénitales. Notamment, 88 cas étaient associés à des causes de maladies infectieuses confirmées ou potentielles.

Parmi les décès non liés à des maladies infectieuses, 16 cas ont été inclus comme témoins. Parmi les patients décédés d'infections, 31 avaient des échantillons de tissu pulmonaire résiduel et de sang disponibles pour l'analyse de séquençage métagénomique de nouvelle génération (mNGS). Dans 20 de ces cas, les agents pathogènes étaient déjà identifiables par des cultures ante-mortem ou post-mortem de routine ou des tests d'amplification des acides nucléiques (NAAT), mais uniquement pour les échantillons post-mortem.

En analysant le nombre moyen de lectures de séquençage mNGS ou le pourcentage de lectures non hôtes (lectures non mappées au génome humain), l'équipe de recherche a observé que les décédés témoins avaient un pourcentage de lectures non hôtes inférieur par rapport aux cas avec des CoD infectieux. Remarquablement, parmi les 20 cas avec des agents pathogènes connus, le mNGS a réussi à identifier le même agent pathogène dans 18 cas, atteignant une concordance impressionnante de 90 %. De plus, le mNGS a révélé d'autres microorganismes potentiellement responsables des décès néonatals, tels que Klebsiella aerogenes.

Dans 11 cas où les décès étaient attribués à des infections qui n'avaient pas pu être identifiées préliminairement par des méthodes conventionnelles, le mNGS a joué un rôle clé en identifiant des agents pathogènes potentiels dans 9 de ces cas. Les agents pathogènes identifiés exclusivement par mNGS comprenaient Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, et Streptococcus mucinis. De plus, dans 14 cas avec des cultures sanguines ante-mortem positives, le mNGS a systématiquement détecté les mêmes microorganismes dans 86 % de ces cas.

La métrique NGS métagénomique pour les lectures restantes après filtrage des hôtes et de la qualité. (Baillie et al., 2023)

L'équipe de recherche a minutieusement analysé les lectures brutes en paire extraites de la bibliothèque d'ARN mNGS pour discerner les gènes de résistance aux antibiotiques (AMR). Les résultats ont révélé la présence d'un nombre substantiel de 32 gènes AMR dans les données mNGS, englobant des gènes associés à la résistance aux β-lactames, aux aminoglycosides, aux sulfonamides, et d'autres. Notamment, les gènes codant pour les β-lactamases ont montré une diversité remarquable, avec l'identification d'un total de 12 mutations distinctes. Parmi ces mutations, celles trouvées dans le gène NDM-1 étaient les plus répandues.

Après avoir effectué une évaluation complète de l'abondance des gènes AMR, il est devenu évident que les cas où l'agent pathogène était identifié comme cause de décès (CoD) affichaient un plus grand nombre de gènes AMR par rapport aux décès infectieux où l'agent pathogène restait non identifié.

Gènes de résistance antimicrobienne (AMR) dans des échantillons de nouveau-nés décédés de pathogènes connus et inconnus utilisant des bibliothèques d'ARN. (Baillie et al., 2023)

L'équipe de recherche a méticuleusement préparé des bibliothèques d'ADN pour un total de 18 cas, les classant en deux groupes distincts : l'un comprenant 12 cas avec des agents pathogènes identifiés et l'autre comprenant 6 cas où les agents pathogènes restaient non identifiés. Au sein du sous-ensemble de cas avec des agents pathogènes connus, les bibliothèques d'ADN ont prouvé leur valeur en identifiant avec succès des agents causatifs potentiels. Dans six instances, le microorganisme associé à l'infection a été clairement identifié, tous les cas révélant la présence de Acinetobacter baumannii, que ce soit par culture ou par tests d'amplification des acides nucléiques (NAAT).

Par la suite, l'équipe a approfondi les six cas d'échantillons positifs pour A. baumannii mentionnés précédemment. Grâce à leurs efforts diligents, ils ont réussi à générer des séquences génomiques complètes avec une remarquable complétude, allant de 92 % à 99 %. Fait frappant, tous ces génomes appartenaient au type ST1 étroitement lié, soulignant l'homogénéité génétique de ces souches.

Notamment, parmi les cas où aucun agent pathogène n'avait été détecté initialement, la bibliothèque d'ADN a prouvé sa valeur en révélant une seule instance de Klebsiella pneumoniae.

Phylogénie du génome entier des génomes des 9 souches d'Acinetobacter baumannii collectées à partir de 6 décès néonatals évalués dans les bibliothèques d'ADN pour cette étude, ainsi que 6 souches de référence. (Baillie et al., 2023)

Par la suite, l'équipe de recherche a effectué une analyse approfondie des lectures de bibliothèque d'ADN en paire brutes obtenues à partir des échantillons microbiens identifiés, en se concentrant sur la détection des marqueurs de résistance antimicrobienne (AMR). Dans cette analyse complète, ils ont découvert un total de 29 gènes AMR distincts exhibant une résistance aux β-lactames, aux aminoglycosides et aux sulfonamides. Notamment, parmi ces gènes, ceux codant pour les β-lactamases et les aminoglycosides ont montré une diversité remarquable, chaque catégorie comprenant neuf gènes distincts.

Gènes de résistance antimicrobienne (AMR) dans des échantillons de nouveau-nés décédés de maladies infectieuses utilisant des bibliothèques d'ADN. (Baillie et al., 2023)

Les résultats de cette étude indiquent fortement que l'utilisation du séquençage métagénomique de nouvelle génération (NGS) clinique avec l'échantillonnage tissulaire post-mortem minimalement invasif (MITS) pourrait s'avérer inestimable pour identifier les causes spécifiques des infections néonatales liées aux décès. De plus, cette approche diagnostique pionnière a le potentiel d'informer de manière significative les stratégies de traitement au sein des unités de soins intensifs néonatals, de faciliter la détection précoce des infections émergentes et des profils de maladies, et de jouer un rôle vital tant dans l'identification que dans le contrôle des épidémies d'infections nosocomiales. De plus, dans les pays ou régions à ressources limitées, l'application du mNGS offre une voie prometteuse pour évaluer la prévalence des agents pathogènes spécifiques aux maladies et identifier les profils de gènes de résistance aux médicaments antimicrobiens prévalents, guidant ainsi le développement ciblé d'interventions pharmaceutiques.

Référence :

1. Baillie, Vicky L., et al. "Séquençage métagénomique d'échantillons tissulaires post-mortem pour l'identification des agents pathogènes associés aux décès néonatals." Nature Communications 14.1 (2023) : 5373.