Approche moléculaire et bio-informatique appliquée à la surveillance de la résistance aux antimicrobiens dans un contexte One Health en Guinée

A Molecular and Bioinformatics Approach to Antimicrobial Resistance Surveillance in a One Health Contex in Guinea

• Auteur / Autrice : Thibaut Armel Chérif Gnimadi
• Direction : Jean-François Zagury, Alpha Kabinet Keita
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur spécialité Bioinformatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2023
• Etablissement(s) : Paris, CNAM en cotutelle avec Université Gamal Abdel Nasser de Conakry
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GBCM - Génomique, bioinformatique et chimie moléculaire

Mots clés

Mots clés libres

Bio-informatique

Résistance antimicrobienne

One Health

Bioinformatics

Antimicrobial Resistance

One Health

Résumé

La résistance aux antimicrobiens (RAM) représente un défi majeur pour la santé publique mondiale, entraînant l'échec des traitements et une augmentation de la mortalité liée à diverses infections. Cette problématique nécessite une approche intégrée One Health, qui considère les interactions entre la santé humaine, animale et environnementale. Grâce aux avancées en séquençage du génome entier, il est désormais possible de mieux comprendre la propagation des pathogènes et les mécanismes de résistance dans ces différents écosystèmes. Cette thèse vise à implémenter une surveillance de la RAM en Guinée à l'aide d'approches moléculaires et bio-informatiques. Les objectifs spécifiques de cette étude incluent : (1) l'évaluation des pratiques de prescription des antibiotiques dans les structures sanitaires de Conakry, (2) la description de la diversité bactérienne à l'interface homme-environnement, (3) l'analyse des profils génotypiques des résistances, (4) l'analyse de la dynamique de transmission et de l'évolution des gènes de résistance aux antibiotiques à l'interface homme-environement et (5) la proposition d'une approche de surveillance génomique pour prédire l'évolution de la RAM en Guinée. La méthodologie repose sur une collecte d'échantillons dans un environnement hospitalier et communautaire, auprès de patients hospitalisés pour des infections multirésistantes suspectées, ainsi que des prélèvements d'eaux usées. Les échantillons seront soumis à un séquençage métagénomique de type shotgun et génome entier. Les analyses bio-informatiques permettront de caractériser les bactéries présentes, d'identifier les gènes de résistance et les éléments génétiques mobiles, ainsi que de réaliser des études phylodynamiques pour suivre l'évolution des résistances. Les résultats attendus de cette recherche fourniront des informations précieuses pour améliorer la surveillance de la RAM en Guinée et contribueront à des interventions ciblées visant à limiter l'émergence et la propagation de résistances dans une perspective intégrée One Health.

Antimicrobial resistance (AMR) represents a significant challenge to global public health, resulting in therapeutic failures and increased mortality from various infections. To address this issue, an integrated 'One Health' approach is necessary, which considers the interactions between human, animal, and environmental health. The advent of whole genome sequencing has facilitated a deeper understanding of the spread of pathogens and resistance mechanisms within these diverse ecosystems. This thesis aims to implement AMR surveillance in Guinea using molecular and bioinformatics approaches. The following objectives will be addressed: (1) the evaluation of antibiotic prescription practices in healthcare facilities in Conakry, (2) the description of bacterial diversity at the human-environment interface, (3) the analysis of genotypic resistance profiles, (4) the analysis of the transmission dynamics and evolution of antibiotic resistance genes at the human-environment interface, and (5) the proposal of a genomic surveillance approach to predict AMR evolution in Guinea. The methodology entails the collection of samples from both hospital and community settings, including those from patients admitted to hospitals with suspected multidrug-resistant infections, as well as wastewater samples. The samples will be subjected to shotgun metagenomic and whole-genome sequencing. Bioinformatics analyses will be employed to characterize the bacteria present, identify resistance genes and mobile genetic elements, and perform phylodynamic studies to track the evolution of resistance. The anticipated findings of this research will furnish invaluable insight to enhance AMR surveillance in Guinea and facilitate the implementation of targeted interventions aimed at curbing the emergence and dissemination of resistance from a One Health perspective.