La metagenómica como herramienta para seguridad alimentaria y salud pública.

La metagenómica como herramienta para seguridad alimentaria y salud pública.

Pues bien, hoy os vamos a hablar de una técnica que nos permite el estudio de los microorganismos y que hasta la fecha, resulta muy poco conocida fuera del ámbito universitario (y concretamente fuera del estudio de la genética masiva).

Quizás muchos de vosotros habéis oído hablar de ella, al igual que de otras muchas “ómicas” que se están poniendo de moda pero que, para muchos, continúan siendo algo similar a ciencia ficción; transcriptómica, proteómica, epigenómica, farmacogenómica, metabolómica y la estrella de este post; la Metagenómica.

La metagenómica, también llamada genómica ambiental o genómica de comunidades, es una rama de la genómica en la que se estudian los genomas de comunidades enteras de microbios, sin la necesidad de aislarlos previamente.

En los últimos años, teniendo al Proyecto Genoma Humano como base, se han desarrollados varios proyectos relacionados con este campo: el Proyecto Miocrobioma Humano (USA) [1] y el Proyecto Europeo MetaHIT (Metagenómica del Tracto Intestinal Humano) [2], con aportación española. Éste último fue seleccionado por la prestigiosa revista científica Science, como uno de los 10 descubrimientos más notorios de 2011. Ambos se encargan de estudiar los microorganismos que habitan en nuestro cuerpo mediante la metagenómica, la cual analiza el genoma de todos los microorganismos de una población en su conjunto y cómo estos reaccionan ante distintos estímulos [3].

Hoy vamos a hablaros de como diferentes organismos públicos- CDC (centro de control y prevención de enfermedades), USDA/FSIS (Departamento de agricultura de los Estados Unidos y el Servicio de Inspección y Seguridad Alimentaria) y por a FDA (Administración de Medicamentos y Alimentos)– de Estados Unidos llevan años usando y recomiendan la implementación rutinaria de la metagenómica en materia de seguridad alimentaria y salud pública.

CONTROL DE CALIDAD EN ALIMENTACIÓN HUMANA

El avance científico nos han permitido progresar continuamente para hacer que nuestros alimentos sean más seguros mediante la identificación, control y prevención de los microorganismos patógenos presentes en los alimentos de consumo humano.

Por ejemplo, la introducción de la electroforesis en gel de campo pulsado (PFGE) revolucionó la detección, investigación y control de brotes en los últimos veinte años [4]. Si bien PFGE cumplió con su propósito, tiene una precisión subóptima y presenta limitaciones importantes a la hora de realizar la caracterización molecular e identificar el subtipo de patógenos bacterianos presentes en una muestra.

El desarrollo de la secuenciación de próxima generación (NGS) ha permitido que la secuenciación del ADN pueda usarse en el monitoreo de la seguridad alimentaria y salud pública. Gracias al NGS, hoy en día podemos secuenciar la totalidad de los genomas bacterianos presentes en una muestra, en cuestión de días y a un coste que ronda los 100€, obteniendo un grado de información del patógeno estudiado, con una precisión nunca vista antes [5].

El proceso de secuenciación del genoma completo de un organismo se denomina Whole-genome sequencing (WGS).

El WGS permite reemplazar con un único análisis, varios de los estudios microbiológicos tradicionales, permitiendo identificar, cuantificar y caracterizar serotipos, existencia de factores resistencia a los antimicrobianos (AMR) y conocer el perfil de virulencia de una muestra [6]. Por ello, esta tecnología es ideal para su uso en sistemas de vigilancia tanto a nivel nacional como internacional en materia de seguridad alimentaria y salud pública.

Esta tecnología, además de mejorar la detección y la respuesta a los brotes de enfermedades, dará lugar una revolución en cuanto a la detección contaminaciones esporádicas de alimentos y nos ayudará a conocer mejor la epidemiología de diferentes enfermedades infecciosas.

La primera vez que un organismo público usó el WGS, fue la CDC en el año 2010 durante el estudio del brote de cólera de Haití. Gracias al empleo de esta técnica pudieron confirmar que este brote tenía un origen único al identificarse una variante en una cepa procedente del sur de Asia [7].

Gracias al éxito del WGS en el caso anterior y en el estudio de otra serie de brotes posteriores [8-9], las agencias reguladores y de salud pública, decidieron poner en marcha un estudio piloto con el fin de evaluar el potencial del WGS como herramienta complementaria o reemplazo del PFGE (actual método de referencia).

Primero se realizaron una serie de estudios retrospectivos y luego pasaron a realizar el monitoreo en tiempo real -y en paralelo al uso de PFGE-, de los brotes de Listeria monocytogenes.

Gracias a estos estudios, se demostró que el uso del WGS proporciona una mayor resolución y precisión en los resultados obtenidos respecto a PFGE y en consecuencia, permite detectar, investigar y controlar más brotes que la técnica convencional, además de corregir los falsos positivos obtenidos mediante PFGE [11].

Por otro lado, el WGS proporciona una mayor sensibilidad en la detección brotes de pequeño tamaño -uno o dos individuos afectados-. Tanto la FDA como FSIS suben a sus bases de datos todas las secuencias obtenidas durante sus labores de monitoreo. Los genomas microbianos aislados de los pacientes, se comparan con los registrados en las bases de datos, permitiendo la rápida identificación del origen de un brote (vigilancia “retrospectiva”) [11].

Desde que el gobierno de los EU empezó a realizar estos estudios piloto, ha ido el aumento el número de microorganismos que son vigilados de forma rutinaria mediante WGS; Listeria y Campylobacter en 2018; STEC y Salmonella en 2019 [12].

La FSIS (Food Safety and Inspection Service) lleva analizando sus muestras mediante WGS desde el año 2016. Además, secuencian todas las cepas de Salmonella y Campylobacter englobadas en el programa de vigilancia del NARMS, compartiendo todos los metadatos generados en la NCBI [11].

WGS, RESISTENCIA ANTIMICROBIANA Y ELEMÉNTOS MÓVILES

El WGS permite evaluar la existencia de genes responsables de resistencias a agentes antimicrobianos (AMR), conocer su ubicación (genoma principal o en elementos móviles) o estudiar la aparición de resistencias a múltiples fármacos. El estudio en Salmonella y Campylobacter del programa NARMS, permitió detectar la introducción y propagación de nuevos genes AMR en los EU.

Algunos ejemplos recientes incluyen el gen CTXM-65 de b-lactamasa, identificada en Salmonella con serotipo Infantis, que fue detectada por primera vez en animales destinados a la alimentación humana. Otro ejemplo fue la identificación, en intestinos porcinos y algunos lotes de chuletas de cerdo, de resistencia a quinolonas mediada por plásmido en Salmonella [13-14].

La industria alimentaria ya ha empezando a utilizar el WGS para resolver los problemas causados por patógenos de aparición transitoria (perfiles WGS únicos o no relacionados) y/o residentes (perfiles WGS estrechamente relacionados), demostrando ser una poderosa herramienta de rastreo de las fuentes de contaminación. Esto ayuda a evitar que los productos contaminados puedan acabar provocando algún brote epidemiológico una vez alcanzan el mercado.

Es precisamente por ello por lo que el uso de WGS puede tener un gran impacto futuro en la seguridad alimentaria y la salud pública, reduciendo significativamente la cantidad de productos contaminados que lleguen al mercado.

A medida que las bases de datos se enriquezcan con información sobre los rasgos bacterianos relacionados con fenómenos de adaptación, supervivencia, capacidad competitiva y preferencias metabólicas, el uso del WGS irá en aumento. La comprensión de los genes que afectan la salud pública, así como aquellos asociados con el deterioro del producto, ayudará a la industria a producir alimentos más seguros y superiores en calidad y vida útil.

Sin embargo, algunos factores pueden limitar la implementación de WGS por parte de la industria; el coste de implementar y usar una tecnología que todavía es prohibitiva para muchas empresas, y la frecuencia con la que esta tecnología de alta precisión será aplicable en sus propios sistemas de control microbiológico.

PARA MÁS INFORMACIÓN PINCHA AQUÍ

hhttp://www.consejogenetico.org/metagen%C3%B3mica/genetica-industrial/

BIBLIOGRAFÍA DE INTERÉS

[1] DNA sequencing: bench to bedside and beyond Clyde A. Hutchison III.J. Craig Venter Institute, 9704 Medical Center Drive, Rockville, MD 20850, USA.2007.

[2] ) MetaHIT Consortium. MetaHIT draft bacterial genomes at the Sanger Institute. http://www.sanger.ac.uk/resources/downloads/bacteria/metahit/)

[3] Gupta S. S, et al. Metagenome of the gut of a malnourished child. Gut Pathogens. 2011; 3: 7

[4] Swaminathan B, Barrett TJ, Hunter SB, Tauxe RV, the CDC PulseNet task force. PulseNet: The molecular subtyping network for foodborne bacterial disease surveillance, United States. Emerg Infect Dis 2001;7 382–389.

[5] Allard MW, Bell R, Ferreira CM, et al. Genomics of foodborne pathogens for microbial food safety. Curr Opin Biotechnol 2018;49:224–229

[6] Carleton HA, Gerner-Smidt P. Whole-genome sequencing is taking over foodborne disease surveillance. Microbe Mag 2016;11:311–317.

[7] Reimer AR, Domselaar GV, Stroika S, et al. Comparative genomics of Vibrio cholerae from Haiti, Asia, and Africa. Emerg Infect Dis 2011;17:2113–2121

[8] Gilmour MW, Graham M, Van Domselaar G, et al. Highthroughput genome sequencing of two Listeria monocytogenes clinical isolates during a large foodborne outbreak. BMC Genomics 2010;11:12

[9] Lewis T, Loman NJ, Bingle L, et al. High-throughput wholegenome sequencing to dissect the epidemiology of Acinetobacter baumannii isolates from a hospital outbreak. J Hosp Infect 2010;75:37–4

[10] Allard MW, Luo Y, Strain E, et al. High resolution clustering of Salmonella enterica serovar Montevideo strains using a nextgeneration sequencing approach. BMC Genomics 2012;13: 32

[11] Brown, E., Dessai, U., McGarry, S., & Gerner-Smidt, P. (2019). Use of Whole-Genome Sequencing for Food Safety and Public Health in the United States. Foodborne Pathogens and Disease.

[12] Tolar B, Joseph LA, Schroeder MN, et al. An overview of PulseNet USA databases. Foodborne Pathogen Dis 2019

[13] Tate H, Folster JP, Hsu CH, et al. Comparative analysis of extended-spectrum-beta-lactamase CTX-M-65-producing Salmonella enterica serovar infantis isolates from humans, food animals, and retail chickens in the United States. Antimicrob Agents Chemother 2017;61:e00488-17

[14] Tyson GH, Tate HP, Zhao S, et al. Identification of plasmidmediated quinolone resistance in Salmonella isolated from swine ceca and retail pork chops in the United States. Antimicrob Agents Chemother 2017;61:e01318-17.

Impactos: 15

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