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 détermit 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
Données utilisées
Catégories de données utilisées
Source de données utilisées
Autre(s) source(s) de donnée(s) mobilisée(s)
Appariement entre les sources de données mobilisées
Plateforme utilisée pour l'analyse des données
Acteurs finançant et participant à l'étude
Responsable(s) de traitement
Type de responsable de traitement 1
Responsable de traitement 1
Localisation du responsable de traitement 1
Représentant du responsable de traitement 1
Type de responsable de traitement 2
Responsable de traitement 2
Localisation du responsable de traitement 2
Le responsable de traitement est également responsable de mise en oeuvre
Responsable(s) de mise en oeuvre non cités comme responsable de traitement
Responsable de mise en oeuvre non cité comme responsable de traitement 1
Responsable de mise en oeuvre non cité comme responsable de traitement 2
Responsable de mise en oeuvre non cité comme responsable de traitement 3
Calendrier du projet
Durée de conservation aux fins du projet (en années)
2
Existence d'une prise de décision automatisée
Fondement juridique
Article 6 du RGPD (Licéité du traitement)
Article 9 du RGPD (Exception permettant de traiter des données de santé)
Transfert de données personnelles vers un pays hors UE
Droits des personnes
Les patients seront informés de façon complète et loyale, en des termes compréhensibles, des objectifs de l'étude et de la nature des informations recueillies, et de leur droit de s’opposer à tout moment à l’exploitation des données recueillies.
Information individuelle des patients :
Les sujets ont reçu, intégré à leur compte rendu d’examen de biologie médicale, une lettre d’information de la collection d’échantillon et données associées de Biogroup (DC-2020-4014 ou son renouvellement ultérieur) et seront informé de cette étude via le site internet : https://biogroup.fr/specialites/innovation-scientifique-recherche-medic…
En cas d’opposition du sujet au traitement de ses données personnelles de santé à des fins de recherche, l’opposition sera consignée dans son dossier médical. Ce droit d’opposition s’exerce à tout moment par tout moyen auprès soit du responsable de la recherche soit de l’établissement détenteur des données qui s’engagent à donner suite à cette demande dans un délai maximal de 1 mois.