Mots-Clés

Antibiorésistance  Métagénomique  Microbiote  Diversité génétique  Bioinformatique

Description

Nous recherchons un(e) étudiant(e) motivé(e) pour un contrat doctoral sur la thématique de la diffusion des variants des gènes de résistance aux antibiotiques dans les microbiotes animaux et humain.

Encadrement

Encadrant : Sébastien Leclercq

Co-encadrant (Directeur de thèse) : Benoît Doublet

Thématique

Diffusion de l’antibiorésistance entre les microbiotes des animaux de rente et d’humains.

Contexte

L’émergence de bactéries pathogènes multi-résistantes aux antibiotiques pose un problème majeur de santé publique. Cette émergence est liée d’une part à la pression de sélection imposée aux bactéries par l’utilisation intensive d’antibiotiques tant à l’hôpital qu’en élevage, et d’autre part à la capacité qu’ont les bactéries pathogènes de pouvoir acquérir des gènes de résistance à partir d’autres bactéries. L’analyse des microbiotes intestinaux humains et d’animaux d’élevage par séquençage métagénomique et traitement bio-informatique a montré que ces écosystèmes contenaient un grand nombre de gènes de résistance dont beaucoup étaient partagés [1-4], suggérant que les microbiotes d’animaux de rente fassent office de réservoirs pour les microbiotes et pathogènes humains. Toutefois, la plupart de ces gènes sont présents sous forme de plusieurs variants au sein des microbiotes [5-6], et cette diversité n’a jamais été prise en compte. A l’heure actuelle, nous ne savons pas si les gènes de résistance partagés entre humains et animaux sont les mêmes variants ou représentent des variants distincts selon les hôtes. D’autre part, certains de ces gènes sont extrêmement prévalents et sont retrouvés dans la majorité des microbiotes à l’échelle mondiale [1-2]. Mais là encore, il est possible que cette ubiquité apparente cache une structuration géographique des variants, à l’échelle continentale ou même nationale comme cela a été décrit pour un gène de résistance aux beta-lactamines dans la filière avicole libanaise [7].

Objectifs

L’objectif du projet de thèse sera d’analyser des données métagénomiques de microbiotes animaux et humains à l’échelle des variants, en abordant deux questions majeures :

La première est la question des flux entre microbiotes. Les gènes de résistance partagés entre espèces (homme et/ou animaux de rente) sont-ils les mêmes ou sont-ils en fait des variants différents ? Une structuration forte des variants entre hôtes suggérerait une intensité des échanges moindre que ce qui est actuellement supposé, voire même une origine différente. La seconde est la question de la structuration géographique des variants. La distance géographique a-t’elle un impact sur la dissémination des variants de gènes de résistance, et si oui, à quelle échelle ?

Méthode

L’étudiant travaillera essentiellement sur des données métagénomiques déjà existantes, disponibles dans les banques de données publiques ou via des collaborations. Les jeux de données qui seront analysés (>500) sont représentatifs des différents animaux de rente (porc, poulet, bovins) et de l’homme, avec plusieurs centaines d’individus pour chaque hôte. Ils sont aussi représentatifs des différentes échelles géographiques : intercontinentale (Amérique/Europe/Asie), européenne, nationale. Des comparaisons avec les microbiotes d’animaux de la faune sauvage pourront en outre être considérées, ce qui permettrait d’évaluer le degré de dissémination de la résistance dans l’environnement.

L’étudiant aura à charge le développement des pipelines d’analyse bio-informatique et bio-statistique des données métagénomiques, incluant de l’alignement, de l’assemblage, de la recherche de SNP, de la génomique comparative, de la phylogénie, des analyses statistiques multivariées. La détection des variants reposera sur une approche bio-statistique (modèle de mélange) développée en collaboration avec l’équipe StatINfOmics du laboratoire MaIAGE (INRAE).

Résultats attendus

La comparaison des variants entre types d’hôtes (homme vs animaux d’élevage) permettra de déterminer l’intensité des échanges de gènes de résistance entre ces hôtes, qui donnera une mesure du risque de dissémination des résistances issue de l’élevage vers le microbiote humain. La comparaison des variants à différentes échelles géographiques permettra de déterminer la capacité de diffusion des différents gènes, ainsi qu’une potentielle structuration géographique pouvant indiquer des freins de dissémination. Si de tels freins existent, ils pourraient être étudiés et mis à profit pour lutter contre la diffusion de l’antibiorésistance.

Références bibliographiques

[1] Hu et al. (2013). Metagenome-wide analysis of antibiotic resistance genes in a large cohort of human gut microbiota. Nature Communications 4.

[2] Munk et al. (2018). Abundance and diversity of the faecal resistome in slaughter pigs and broilers in nine European countries. Nature Microbiology 3, 898–908.

[3] Thomas et al. (2017) Metagenomic characterization of the effect of feed additives on the gut microbiome and antibiotic resistome of feedlot cattle. Science Reports 7, 12257.

[4] Wang et al. (2021). The shared resistome of human and pig microbiota is mobilized by distinct genetic elements. Applied and Environmental Microbiology 87:e01910-20

[5] Zeil et al. (2016). Network Analysis of Sequence-Function Relationships and Exploration of Sequence Space of TEM beta-Lactamases. Antimicrobial Agents and Chemotherapy 60, 2709–2717.

[6] de Vries et al. (2011). The Gut as Reservoir of Antibiotic Resistance: Microbial Diversity of Tetracycline Resistance in Mother and Infant. PloS ONE 6, e21644.

[7] Mikhayel et al. (2021). Occurrence of the colistin resistance gene mcr-1 and additional antibiotic resistance genes in ESBL/AmpC-producing Escherichia coli from poultry in Lebanon: a nationwide survey. Microbiology Spectrum 9:e00025-21.

Profil souhaité du candidat

Le ou la candidate devra être titulaire d’un diplôme de Master ou équivalent en bio-informatique et posséder un intérêt pour la diversité biologique, l’épidémiologie, ainsi que pour l’écologie et l’évolution microbienne. Des connaissances en génomique bactérienne et des compétences en programmation pour le traitement de données de séquençage haut débit seront requises. Une expérience antérieure en métagénomique et/ou sur les microbiotes n’est pas obligatoire mais sera considérée comme un plus.