Acinetobacter baumannii (A. baumannii ) constitue une menace importante et croissante dans les hôpitaux américains, affectant plus d’un patient sur cent. Cette bactérie est connue pour son génome adaptable et le développement rapide d’une résistance aux antibiotiques, ce qui rend les infections difficiles à traiter et entraînent souvent de graves conséquences.
La menace croissante de A. baumannii Infections
L’inquiétude entourant A. baumannii est souligné par des recherches indiquant qu’environ un tiers des infections nosocomiales par cette bactérie aux États-Unis démontrent une résistance aux carbapénèmes, une classe cruciale d’antibiotiques. Ces infections résistantes sont associées à des taux de mortalité accrus, à des séjours hospitaliers prolongés et à des transferts fréquents vers d’autres établissements de santé – des résultats qui soulignent l’urgence de comprendre et de combattre cette menace bactérienne.
Cartographie des mécanismes de résistance : une approche d’évolution expérimentale
Des chercheurs de Sanford Burnham Prebys et de Roche Pharmaceuticals ont récemment publié leurs résultats dans Antimicrobien Agents and Chemotherapy, détaillant une nouvelle approche pour cartographier les mutations génétiques à l’origine de la résistance aux antibiotiques chez A. baumannii. Leur méthode utilise une technique « d’évolution expérimentale », se concentrant sur deux antibiotiques rares, la tigécycline et la colistine – souvent considérées comme des défenses de dernière ligne contre A. baumannii.
“Ces antibiotiques représentent le dernier recours des médecins contre les infections à A. baumannii “, a expliqué Andrei Osterman, Ph.D., professeur impliqué dans la recherche. “Bien que la résistance soit actuellement relativement faible aux États-Unis, elle augmente, ce qui nous incite à enquêter sur la manière dont ces bactéries acquièrent de nouveaux mécanismes de résistance.”
Le Morbidostat : une machine à évolution bactérienne
L’approche innovante de l’équipe s’appuie sur un appareil spécialisé appelé morbidostat. Ce système permet une croissance bactérienne continue sous une pression antibiotique croissante sur plusieurs générations. Un ordinateur contrôle le processus, surveillant le taux de croissance de la culture et introduisant progressivement des concentrations croissantes de l’antibiotique, imitant efficacement les conditions du corps humain – un scénario plus réaliste que les méthodes de laboratoire traditionnelles.
“Considérez-le comme une machine d’évolution”, a décrit Osterman. “Combiné au séquençage génomique, il nous permet de construire une carte complète de pratiquement toutes les mutations possibles conférant une résistance aux antibiotiques.”
Principales conclusions : voies de résistance à la tigécycline et à la colistine
Les efforts de cartographie des chercheurs ont confirmé et élargi les connaissances existantes concernant les principaux mécanismes de résistance à la tigécycline et à la colistine. Pour la tigécycline, la voie la plus courante de résistance implique des mutations qui améliorent l’activité des pompes à efflux – des systèmes au sein de la bactérie qui isolent et éliminent le médicament avant qu’il ne puisse endommager la cellule.
“Il s’agit d’un mécanisme bien établi”, a noté Osterman, “et nos résultats élargissent considérablement notre compréhension de la gamme de mutations impliquées dans la résistance à la tigécycline chez A. baumannii.”
Concernant la résistance à la colistine, l’équipe a identifié des mutations affectant l’activité d’une enzyme spécifique. Ces mutations entravent la capacité de l’enzyme à délivrer l’antibiotique à sa cible dans la paroi cellulaire bactérienne.
Génomique prédictive : une voie vers un traitement ciblé
Les chercheurs sont optimistes quant au fait que ces connaissances nouvellement acquises pourront être utilisées pour prédire la résistance aux antibiotiques en milieu clinique. En comparant leur carte complète des mutations de résistance avec les génomes des bactéries isolées des patients, ils peuvent faire des prédictions sur la sensibilité aux médicaments et éclairer les décisions thérapeutiques.
“Nous avons désormais accès à plus de 10 000 génomes d’isolats A. baumannii accessibles au public, que nous avons incorporés dans notre analyse comparative”, a expliqué Osterman.
Cette recherche, combinée à des études antérieures sur la résistance aux antibiotiques chez d’autres agents pathogènes, représente une étape importante vers des prévisions génomiques de la résistance aux médicaments.
Les conséquences du traitement par essais et erreurs
La pratique actuelle consistant à traiter les infections par essais et erreurs – prescrire des antibiotiques sans savoir si les bactéries sont déjà résistantes – peut par inadvertance accélérer la propagation de la résistance. “Lorsque les patients sont traités avec des antibiotiques auxquels les bactéries sont déjà résistantes, cela favorise encore davantage la résistance et fait perdre un temps précieux que les patients n’ont peut-être pas”, a conclu Osterman. La capacité de prédire les profils de résistance pourrait révolutionner la façon dont les cliniciens abordent le traitement, ouvrant la voie à des thérapies plus ciblées et plus efficaces.
