Population structure analysis and laboratory monitoring of Shigella using whole genome sequencing

Analyse de la structure des populations et surveillance des Shigella par séquençage génomique La shigellose, ou dysenterie bacillaire, est une maladie diarrhéique très contagieuse causée par les bactéries du groupe Shigella. Elle continue de poser un problème majeur de santé publique en tuant des milliers des personnes dans le monde chaque année, en particulier les enfants de moins de 5 ans. La surveillance des infections à Shigella repose sur une nomenclature, standardisée à la fin des années 1940, et qui différencie quatre sérogroupes et plus de 50 sérotypes sur la base de tests biochimiques et antigéniques. Cette méthode classique est laborieuse, longue, non automatisable et nécessite un haut niveau d'expertise. Le séquençage des génomes bactériens entiers a récemment révolutionné la microbiologie de Santé Publique. Ces dernières années, la surveillance génomique en temps réel a été mise en place dans plusieurs pays, mais sans recourir à une méthode standardisée. Compte tenu de la gravité et de la fréquence de la shigellose, l'émergence des souches extrêmement résistantes aux antibiotiques et la pénurie actuelle de nouveaux antibiotiques, une meilleure surveillance de ces infections est donc primordiale. Le but de notre travail a été de mieux comprendre la structure des populations du « genre » Shigella en analysant les séquences de génomes entiers de plus de 4000 souches de référence et isolats cliniques, couvrant l'ensemble des sérogroupes et sérotypes décrits pour ce pathogène, de façon à faire évoluer la surveillance microbiologique de ces infections. En utilisant le schéma de core-genome multilocus sequence typing (cgMLST) des Escherichia/Shigella développé par EnteroBase, nous avons pu démontrer que les génomes de Shigella ont été regroupés en huit groupes phylogénétiquement distincts au sein de l'espèce Escherichia coli. L'analyse des hierarchical clusters (HC) à différents niveaux de résolution (HC2000 à HC400) a permis l'identification des populations naturelles de Shigella, alors que la technique de sérotypage fortement affectée par le transfert horizontal de gènes a conduit au regroupement de souches de Shigella génétiquement non apparentées et inversement. En parallèle, nous avons étudié plusieurs régions et marqueurs d'intérêts (Polymorphisme du cluster de gènes rfb, séquence du gène fliC, MLST, CRISPR spacers), ce qui nous a aidé à développer ShigaPass, un nouvel outil in silico ayant pour but d'inférer le sérotype à partir des données de séquençage. Ces travaux nous ont permis de mettre à jour le schéma de typage en décrivant cinq nouveaux sérotypes de Shigella. Ces techniques sont standardisées, robustes, faciles d'utilisation et à haute résolution. En effet, l'association des données cgMLST avec les données de sérotypage in silico améliorera la surveillance génomique des infections à Shigella tout en maintenant un certain niveau de compatibilité avec la nomenclature historique. Finalement, nous avons appliqué ces méthodes pour étudier et caractériser des souches de Shigella isolées au Liban.