מודל גנומי חדשני מגלה היכן סיכון הסלמונלה שלך באמת טמון-להדליק עוף וירקות כמקורות עיקריים ומעצבים מחדש את האופן בו אנו מתמודדים עם מחלות הנישאות במזון.
מחקר: ייחוס של סלמונלה enterica למקורות מזון באמצעות נתוני רצף של גנום שלם. קרדיט תמונה: nobeastsofierce / shutterstock
במחקר שפורסם לאחרונה בכתב העת מחלות זיהומיות מתעוררותקבוצת חוקרים השתמשה ברצף גנום וללמוד מכונות כדי לקבוע את מקורות המזון העיקריים הגורמים לאדם סלמונלה זיהומים בארצות הברית (ארה"ב).
רֶקַע
כל שנה, סלמונלה enterica זיהומים גורמים לכ- 1.35 מיליון מחלות, מה שמוביל לאשפוזים משמעותיים בארצות הברית. מקורות נפוצים כוללים מזון מזוהם, מים, בעלי חיים, אדמה ואנשים נגועים. סרוטיפים כמו Enteritidis ו- Typhimurium יכולים להדביק מספר מארחים, ואילו אחרים כמו דבלין משפיעים בעיקר על בקר. שיטות מסורתיות מייחסות רק כ -5% מהמקרים להתפרצויות ידועות, מה שמותיר את מרבית המחלות ללא מעקב. גישות קודמות הסתמכו על טכניקות מעבדה מוגבלות, אך עם אימוץ רצף גנום שלם (WGS), תמונה ברורה יותר של סלמונלה מסלולי שידור יכולים להופיע. מודלי ייחוס משופרים הם קריטיים לשכלול תקנות בטיחות המזון ופעולות מונעות, תוך הדגשת הצורך בהמשך המחקר באמצעות טכנולוגיות גנומיות מתקדמות.
על המחקר
החוקרים ערכו מערך נתונים של 18,661 סלמונלה מבודדים שמקורם בדגימות מזון ובעלי חיים הקיימות במרכז הלאומי למידע ביוטכנולוגי (NCBI), שהוגברו על ידי מטא נתונים מסוכנויות ממשלתיות בארה"ב, כולל מינהל המזון והתרופות (FDA), ארצות הברית המחלקה לחקלאות וביקורת על שירותי הבטיחות והבדיקה (USDA-FSI), ומרכזים לבקרת מחלות ומניעה (CDC). מבודדים סווגו ל -15 קבוצות מזון מובחנות, למעט דגימות מקורות מעורבים. בגלל עודף של מבודדי עוף, 50% נבחרו באופן אקראי לאזן את מערך הנתונים, ושקלול כיתתי הפוך הוחל על מנת חוסר איזון נכון נוסף. למרות שהמודל השתמש בגלובלי סלמונלה מבודדים, 76% היו מארצות הברית, מה שהפך אותו לייצוג נרחב של מקורות מזון ביתיים.
לזיהומים אנושיים, 6,470 סלמונלה מבודדים עם מקורות זיהום לא ידועים ולא נאספו היסטוריית נסיעות בינלאומית מרשת המעקב הפעילה של מחלות המזון (FoodNet), וכיסו כ -15% מהאוכלוסייה בארה"ב בין 2014 ל -2017.
צוות המחקר הרכיב נתונים גנטיים באמצעות תוכנת Spades והקלדת רצף רב-מוקדי גנום שלם (WGMLST) כדי לאפיין מבודדים הנגזרים מזון וגם מבודדים אנושיים. זיהוי סרוטיפ השתמש בכלי Seqsero2. אלגוריתם למידת מכונת יער אקראית, המסווג נתונים באמצעות סמנים גנטיים רבים, הוכשר על מבודדים עם מקורות ידועים. המודל הוערך לצורך דיוק באמצעות אימות צולב וחשיבות פרמוטציה לזיהוי הסמנים הגנומיים האינפורמטיביים ביותר. המודל השיג דיוק מרבי באמצעות קבוצת משנה של 7,360 לוקוסים גנטיים, וחיזוק את הערך של נתונים גנומיים ממדיים גבוהים למשימות סיווג. המודל המותאם חזה מקורות זיהום למקרים אנושיים עם> 50% הסתברות, וייחס מקרים לא בטוחים למקורות לא ידועים.
תוצאות המחקר
מודל היער האקראי, שהוכשר על נתונים גנומיים מ- 18,661 מזון ומבודדים הנגזרים מבעלי חיים, זיהה עוף (31%), ירקות (13%), טורקיה (12%) וחזיר (11%) כדומם סלמונלה מקורות. הכי נפוץ סלמונלה סרוטיפים היו קנטאקי, טייפימוריום, אנטידיס והיידלברג.
המודל מיושם על זיהומים בבני אדם, ניתח 6,470 מקרים ויחס 34% מהמחלות לעוף ו -30% לירקות, מה שהיוו כמעט שני שליש מהזיהומים. כאשר נשקלו אי וודאות (הסתברויות <50%), כ -44% מהמקרים נותרו ללא סיווג. לא כולל מקרים לא בטוחים, המודל ייחס 46% מהזיהומים לעוף ו -27% לירקות, והיוו באופן קולקטיבי של בערך 73% מהמקורות שאושרו.
שׁוֹנֶה סלמונלה סרוטיפים הראו אסוציאציות מקורות מובחנות. עוף היה קשור במיוחד לסרוטיפים Enteritidis, Typhimurium, Heidelberg ו- Infantis, ואילו ירקות היו קשורים בעיקר לג'אוויאנה וניופורט. חזיר התגלה כמקור הדומיננטי לסרוטיפ סלמונלה enterica 4, (5), 12: i: – (STM).
אחוז מבודדי סלמונלה שנאספו ממזונות ידועים במקור יחיד בארצות הברית ובמדינות אחרות בין השנים 2003–2018 (משמשות כנתוני אימונים במודל יער אקראי), לפי קטגוריית מזון (n = 18,661, כולל 613 מבודדים שנאספו לפני 2003).
דיוק הדגם היה חזק, במיוחד בזיהוי עוף (דיוק 97%), ירקות (82%), טורקיה (88%), חזיר (83%) ובקר (77%). עם זאת, זה נאבק במקורות פחות נפוצים כמו חלב ומשחק. הגדלת מספר לוקוסים הגנומיים השתמשו ברמת הדיוק המשופרת, ואישרו את היעילות של WGS ולמידת מכונה לצורך ייחוס מקור.
בהשוואה למחקרים קודמים ממוקדי התפרצות, ניתוח זה הדגיש את העוף כמקור משמעותי בהרבה סלמונלה זיהומים, המשקפים פרופילי סיכון שונים בין זיהומים ספורדיים והתפרצויות. חשוב לציין כי תחזיות מיושרות היטב עם נתונים אפידמיולוגיים ידועים, ומאשרות את תחולתו של המודל האמיתי של המודל.
ממצאים אלה מדגישים את הצורך בהתערבויות ומדיניות ממוקדות המתמקדות בעופות ותוצרת טרייה, וזה קריטי להפחתת ה- סלמונלה נטל במסגרות בריאות הציבור. בהתחשב בעובדה שזיהומים רבים נותרו ללא תשלום, מרחיבים את מערך הנתונים עם מבודדים מגוונים שאינם מגוונים ומקורות נוספים שאינם אוכלים כמו דגימות סביבתיות וחיות בר עשויים לשפר עוד יותר את הדיוק. המגבלות האזוריות של נתוני FoodNet וריאציות בהתנהגות המחפשת בריאות מציעות גם את ההכרח לאיסוף נתונים רחב יותר בפריסה ארצית.
מסקנות
לסיכום, מחקר זה הדגים את היעילות של WGS בשילוב עם אלגוריתם למידת מכונת יער אקראית כדי לזהות במדויק את מקורות המזון של סלמונלה זיהומים בארה"ב. עוף וירקות התגלו כתורמים ראשוניים, וחיזקו את החשיבות של אסטרטגיות רגולטוריות ובריאות הציבור ממוקדות. גישה גנומית זו מציעה שיפורים משמעותיים על פני שיטות מסורתיות, ומספקת תובנות מפורטות מכריעות למדיניות בטיחות המזון, מעקב שגרתי וניהול התפרצות. מחקרים מתמשכים צריכים לשלב גיוון מדגם רחב יותר, להרחיב את הייצוג הגאוגרפי ולכלול מקורות שאינם אוכלים כדי לחזק עוד יותר את הדיוק של המודל, לטובת מאמצי בריאות הציבור נגד סלמונלהו
