Etude de la variabilité spatiale et temporelle de la résistance aux antibiotiques d’Escherichia coli en France

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Contexte :
Comprendre l’adaptation rapide des bactéries est crucial pour concevoir de meilleures politiques de gestion et anticiper leur évolution future. L’évolution de phénotypes tels que la résistance aux traitements en particulier, a inspiré une importante littérature théorique1–3. Ces modèles ont amélioré notre compréhension conceptuelle des processus évolutifs à l'origine de l'évolution de ces phénotypes. Pourtant, les modèles mathématiques sont pour l’instant assez largement déconnectés des données épidémiologiques. Nous allons tenter de mieux modéliser l’évolution des résistances aux antibiotiques dans la communauté en France. Nous nous intéresserons à l’espèce Escherichia coli, une commensale de l’intestin et pathogène opportuniste majeur. Ce pathogène cause la majeure partie des infections urinaires détectées dans la communauté. Néanmoins, comme E. coli reste en premier lieu une commensale, dans 95 % des cas, elle est exposée à des antibiotiques non pas parce qu’elle a elle-même provoqué une infection, mais parce que l’hôte prend des antibiotiques pour traiter des infections causées par d’autres pathogènes. Ainsi, la résistance aux antibiotiques est sélectionnée dans l’intestin des individus en bonne santé, et non dans les infections.

Les premiers modèles d’évolution de la résistance aux antibiotiques ont été développés à partir des années 1990. La plupart des modèles prédisent que la souche résistante formera 100 % de la population si le coût à la résistance est suffisamment faible, ou à l’inverse 0 % de la population si elle est trop coûteuse4(p200). En d’autres termes, les mutations conférant une résistance devraient effectuer un balayage sélectif comme dans les modèles classiques de génétique des populations. Ce n’est pas ce que l’on observe dans les données épidémiologiques : pour la plupart des pays et des médicaments, la fréquence des résistances dans la population se stabilise à un niveau intermédiaire mais n’atteint pas 100 %. En conséquence, les modèles n’expliquent pas les données épidémiologiques, car ils ne peuvent pas reproduire la coexistence stable de souches sensibles et multirésistantes observée chez de nombreuses espèces. Nous ignorons donc des paramètres fondamentaux comme le coût de la résistance, et nous ne pouvons pas prédire l’évolution future de la résistance. Le « problème de la coexistence » existe pour de nombreuses bactéries pathogènes opportunistes majeures. Des travaux récents ont proposé de nouvelles idées pour expliquer la coexistence, notamment la structure de la population hôte. En effet, différentes zones géographiques (régions, pays) peuvent avoir des taux d’utilisation d’antibiotiques très différents et, par conséquent, des fréquences de résistance très différentes, ce qui peut expliquer la coexistence de souches sensibles et résistantes. La variabilité spatiale d’usage d’antibiotiques et la diffusion entre communes et régions françaises pourrait donc être un déterminant majeur de la dynamique locale de la résistance5,6. De plus, la variabilité temporelle, par exemple le caractère saisonnier de l’utilisation d’antibiotiques, peut interagir de manière complexe avec la variabilité spatiale pour déterminer la dynamique de la résistance7. Nous nous concentrerons dans ce projet sur la structure de la population hôte à une échelle infranationale (commune, région) et sur les variations saisonnières dans l’usage des antibiotiques, pour expliquer la sélection de l'antibiorésistance. Le projet a pour but d’analyser comment les fréquences de résistances aux antibiotiques chez E. coli (isolées dans des infections urinaires dans la communauté) varient au niveau spatial et temporel en fonction de l’usage d’antibiotiques.

Hypothèse :
Nous faisons l’hypothèse que la variabilité spatio-temporelle des résistances aux antibiotiques chez Escherichia coli est partiellement expliquée par la variabilité spatio-temporelle de l’usage des antibiotiques correspondant.

Le CNRS et laboratoire Biogroup BPO-BIOEPINE et les centres associés réutilisent les données issues du soin de minimum 100 000 patients. 
   
Une fois les patients inclus est effectué le recueil de donnée dans la BDD de l’étude (Annexe 2). 

La base de données sera analysé en regard d'une base de donnée agrégée issus du SNDS extraite par le CNRS, dans le respect de la réglementation en vigueur.
NOMBRE DE SUJETS A INCLURE
Minimum 100 000 patient

Critères d’inclusion :
- Patient majeur.
- Patient avec minimum un ECBU avec culture positive à E. coli associé à un antibiogramme au sein des laboratoires Biogroup RMO.
- Patient ayant été informé par le code CONSENT et/ou la lettre d’information du patient pour la réutilisation des échantillons et données personnelles à des fins scientifiques (Annexes 2 et 3 de G-DPO-M004).

Critères de non-inclusion :
-Patient(es) s’opposant à l’utilisation de leurs données dans le cadre de la recherche.
- ECBU demandé dans le cadre d’une hospitalisation