Récupération sélective, adaptée et fondée sur la génomique de souches de colibacilles (Escherichia coli) productrices de shigatoxines et de shigellas associées à des éclosions dans les aliments

Période de financement : 2020-2024
Responsables : Burton Blais et Catherine Carrillo
Investissement global de l'IRDG : 125 500 $

La génomique et la technologie de séquençage du génome entier sont appelées à jouer un rôle de plus en plus important en tant qu'outils d'analyse de routine dans le laboratoire de microbiologie alimentaire de l'ACIA. Notre laboratoire s'est concentré sur des stratégies d'intégration de la génomique dans les épreuves réglementaires d'analyse des aliments. Nous avons ainsi développé un certain nombre d'outils bio-informatiques qui permettent la détection et la récupération de bactéries pathogènes, dont le colibacille (Escherichia coli) producteur de shigatoxines, dans les aliments. Le projet s'appuie sur des recherches antérieures et poursuit le développement et l'application d'outils génomiques pour la caractérisation de souches de colibacilles productrices de shigatoxines et de shigellas mises en cause dans des éclosions de maladies d'origine alimentaire. L'un des principaux objectifs est de contribuer à l'adaptation des stratégies d'enrichissement sélectif qui favorisent la récupération de souches liées à des éclosions dans les échantillons alimentaires au cours d'enquêtes sur la salubrité des aliments.

Outil de recherche et procédé

  • Enrichissement sélectif personnalisé des colibacilles producteurs de shigatoxines (STEC) présentes dans les aliments : L'isolement de ces colibacilles à partir d'aliments associés à des épidémies est souvent problématique en raison du manque de sélectivité des bouillons d'enrichissement culturel. C'est pourquoi nous avons conçu un flux de travail permettant la récupération spécifique des souches de STEC dans les aliments, ce qui implique de prédire la résistance antimicrobienne de souches spécifiques sur la base de l'analyse du génome. Nous avons évalué les performances de cette approche avec 12 antibiotiques différents représentant plusieurs classes, et avec différentes souches de STEC. La technique fonctionne extrêmement bien pour la récupération des souches STEC à partir de différents types de matrices alimentaires (bœuf haché, légumes verts à feuilles, pousses) avec différents niveaux et diversités de bactéries de fond. Il s'agit d'un outil puissant qui permet aux laboratoires de microbiologie alimentaire de l'ACIA d'augmenter la probabilité de récupérer les STEC à l'origine des épidémies de maladies d'origine alimentaire au cours des enquêtes en cours.
  • Méthode de récupération de Shigella sonnei dans les aliments : S. sonnei est rarement récupéré dans les aliments, même dans les cas où les aliments ont été liés à une épidémie. Pour y remédier, nous avons optimisé une méthode de récupération de S. sonnei dans les aliments qui exploite la résistance antimicrobienne (triméthoprime) que l'on trouve dans plus de 96 % des S. sonnei. Cette méthode s'est avérée très efficace dans les conditions du « pire scénario » dans lequel S. sonnei est cultivé avec des bactéries qui produisent des substances qui inhibent leur croissance. Les méthodes qui peuvent tirer parti de la résistance antimicrobienne généralisée, y compris l'enrichissement personnalisé basé sur la génomique, seront inestimables pour garantir la sécurité des aliments.

Publications

  • Yao L, Cooper A, Gill A, Koziol A, Wong A, Blais BW, Carrillo CD. 2024 Overcoming microbial inhibition of Shigella sonnei in food enrichments through the exploitation of genomically-predicted antibiotic resistance profiles for the development of enrichment media. Journal of Food Protection. 87(7): 100302 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfp.2024.100302 (en anglais seulement)
  • Yao L, Cooper A, Lau CHF, Wong A, Blais BW, Carrillo CD. 2024. Strain-specific recovery of S. sonnei from artificially contaminated baby carrots: Enhancing food-safety investigations with a customized Shigella sonnei detection method based on genomically-predicted antibiotic resistance traits. Journal of Food Protection. 87(7): 100300 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfp.2024.100300 (en anglais seulement)
  • Yao L. Genomic approaches to improve the recovery of bacterial pathogens in foods. Thesis for Doctor of Philosophy in Biology, Carleton University, Ottawa, Ontario. 17 January 2024. DOI: https://doi.org/10.22215/etd/2024-15928 (en anglais seulement)

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