Résistance antibactérienne au choléra au Bangladesh : exploration de mégadonnées et apprentissage automatique pour améliorer le diagnostic et le choix du traitement

Fardeau

Le choléra est une maladie mortelle qui provoque environ 3 à 5 millions de cas et plus de 100 000 décès chaque année dans le monde. Sur les 1,3 milliard de personnes exposées au risque à l’échelle mondiale, 66 millions se trouvent au Bangladesh, ce qui représente environ 40 % de la population bangladaise. De plus, les mouvements de populations réfugiées accroissent le risque lié à cette maladie.

Le Bangladesh figure parmi les pays les moins avancés (PMA) bénéficiaires de l’aide publique au développement (APD) et, avec l’Inde, possède la plus grande population exposée au risque de choléra. Le diagnostic rapide et la détection précoce des flambées épidémiques sont des éléments clés dans la lutte contre le choléra. Par ailleurs, l’utilisation indiscriminée d’antibiotiques à large spectre constitue une menace supplémentaire en favorisant la résistance antibactérienne (RAB) au sein des populations de Vibrio cholerae.

Lacune dans les connaissances

Les tests microbiologiques sont coûteux en ressources, et la détection des flambées repose le plus souvent sur des signalements peu fiables de cas de diarrhée de type cholérique provenant des hôpitaux locaux. Des avancées en matière de diagnostic, de choix thérapeutiques et de suivi des flambées épidémiques sont indispensables pour progresser vers l’élimination du choléra en tant que menace pour la santé publique d’ici 2030, objectif récemment proclamé par la Task Force mondiale de lutte contre le choléra soutenue par l’OMS.

Pertinence

L’agrégation d’informations cliniques, environnementales et sociétales géolocalisées, collectées pour le développement de systèmes de diagnostic et de prédiction précoce, ainsi que les données supplémentaires recueillies en continu lors du déploiement et de l’exploitation de ces systèmes, constituera une base de données inestimable. Celle-ci pourra être partagée dans le cadre de projets ultérieurs et collaboratifs, et à terme entre différents pays.

Hypothèse

Des avancées significatives dans la compréhension des dynamiques de transmission de Vibrio cholerae résistant aux antimicrobiens au Bangladesh peuvent être obtenues grâce à l’exploitation de données massives et à l’apprentissage automatique, permettant une meilleure prise de décision au niveau des communautés locales afin d’améliorer le diagnostic et le traitement du choléra.

Objectifs

Les objectifs spécifiques de ce projet sont les suivants :

• Développer une solution de diagnostic portable et en temps réel pour les infections cholériques causées par Vibrio cholerae résistant aux antimicrobiens
• Développer un système de surveillance permettant d’identifier les zones à haut risque de flambée épidémique
• Développer une base de données partageable

Méthodes

Des échantillons seront collectés à l’hôpital de Dhaka, au complexe de santé de Mathbaria Thana, à l’hôpital de Cox’s Bazar et dans les camps de réfugiés rohingyas. Immédiatement après la collecte, les échantillons seront soumis à des tests de diagnostic rapide (TDR).

Si un échantillon est positif pour V. cholerae O1 ou O139, un aliquot sera conservé à −80 °C dans les congélateurs de l’icddr,b pour une utilisation ultérieure, et un autre aliquot sera transféré à la North South University (NSU), Bangladesh, pour des analyses complémentaires (Alam et al. 2006a).

Des échantillons d’eau seront également collectés sur six sites pour chacun des lieux suivants : la ville de Dhaka, Mathbaria et Cox’s Bazar. Les souches toxigènes de V. cholerae seront isolées à partir des échantillons de selles et d’eau selon des méthodes de culture standard, puis caractérisées en termes de résistance aux antibiotiques (Alam et al. 2006b, c). Les deux types d’échantillons seront soumis au séquençage du génome par technologie Nanopore.

Mesures de résultats / variables

Grâce à cette collaboration, le présent projet réunit des expertises complémentaires au service de la santé publique. Il permettra la mise en place d’un programme de recherche multidisciplinaire indispensable pour le diagnostic du choléra par séquençage génomique Nanopore, la sélection des traitements, ainsi que la prévision épidémiologique des infections et de la résistance antibactérienne. À terme, ce programme contribuera à l’amélioration de la santé, du bien-être et de la croissance économique du Bangladesh.

L’exploration de données et l’apprentissage automatique semblent offrir une meilleure résolution pour améliorer la précision du diagnostic d’un agent pathogène. Le dispositif portable de séquençage nanopore en temps réel pourrait fournir une solution diagnostique sur le terrain. Nous avons conçu cette étude d’exploration de mégadonnées et d’apprentissage automatique afin d’améliorer le diagnostic et le choix du traitement de l’infection cholérique causée par V. cholerae résistant aux antimicrobiens

Une solution portable de diagnostic en temps réel pour les infections cholériques causées par des souches de V. cholerae résistantes aux antimicrobiens, utilisant l’exploration de mégadonnées et l’apprentissage automatique afin d’améliorer le diagnostic et le choix du traitement.