Oavsett vilken sekvenseringsplattform som används för att bestämma bakteriers DNA kan man genom att harmonisera dataanalysen korrekt bedömma likheter i DNA som kan tyda på ett pågående utbrott, visar en ny studie som nyligen publicerades i tidskriften Microbial Genomics. Resultatet av studien visar bland annat att utbrott av meticillinresistenta bakterier kan identifieras och jämföras om samma bioinformatiska analysflöde används, trots att bakteriens arvsmassa sekvenserats med olika teknolgier vid olika laboratorier.
Erika Tång Hallbäck. Foto:privat.
– Vår förhoppning är att vi med harmoniserade analysmetoder snabbare ska kunna begränsa smittspridning av resistenta bakterier på ett likvärdigt sätt – oavsett var i Sverige man bor. Målet är att kunna bryta smittspridningskedjor i ett tidigt stadium och i vissa fall hindra eller i alla fall begränsa utbrottets omfattning, säger Erika Tång Hallbäck, mikrobiolog vid Göteborgs universitet och koordinator för GMS Mikrobiologi.
Studien genomfördes genom att en samling av bakterieisolat från olika kända utbrott i Sverige togs fram av Folkhälsomyndigheten och skickades till de medverkande laboratorierna, alla sju Genomic Medicine Centers (GMC) samt region Jönköpings län. Vid respektive laboratorium inklusive Folkhälsomyndigheten utfördes helgenomsekvensering av bakterieisolaten med den lokala sekvenseringsmetod laboratorierna hade tillgång till.
Paula Mölling. Foto: Maria Bergman.
Sekvenseringsdatan delades och analyserades med tre olika bioinformatiska analysflöden, pipelines. Oavsett sekvenseringsteknologi vid de olika laboratorierna, så kunde de korrekta meticillinresistenta Staphylococcus aureus (MRSA)-bakterieutbrotten identifieras med en gemensam analyspipeline. Det innebär att sekvenseringsdata går att dela oavsett sekvenseringsteknik om man har en harmoniserad analyspipeline som kan hantera alla typer av data.
– En fördel med att inte sekvensera bakterier och virus bara vid universitetssjukhusens laboratorier, utan vid alla de kliniska mikrobiologiska laboratorierna, är att vi som land får en bredare kunskapsplattform och blir mindre sårbara, till exempel vid en kommande pandemi, säger Paula Mölling, Docent och Molekylärbiolog vid Universitetssjukhuset i Örebro samt nationell projektledare och co-chair för GMS Mikrobiologi.
Jonas Björkman. Foto: privat.
– Förhoppningsvis kommer det bioinformatiska analysverktyget JASEN tillsammans med andra verktyg som till exempel MIMOSA – ett verktyg för att övervaka nationell geografisk spridning av utbrott –implementeras på den gemensamma Nationella genomikplattformen senare i år för att tillsammans möjliggöra en snabb nationell övervakning av MRSA och andra bakterier i realtid, säger Jonas Björkman, mikrobiolog och bioinformatiker vid Region Skåne.
Båda det bioinformatiska analysverktyget JASEN och verktyget för att övervaka geografisk spridning MIMOSA, är utvecklade av laboratorier verksamma inom GMS Mikrobiologi. Nästa steg är att även kunna dela data i realtid via den Nationella genomikplattformen (NGP), och det ultimata slutmålet är att alla regioner samarbetar och kan dela data.
Publikation
”Evaluation of nationwide analysis surveillance for methicillin-resistant Staphylococcus aureus within Genomic Medicine Sweden” Hallbäck ET, Björkman JT, Dyrkell F, Welander J, Fang H, Sylvin I, Kaden R, Eilers H, Söderlund Strand A, Mernelius S, Berglind L, Campillay Lagos A, Engstrand L, Sikora P, Mölling P. Microbial Genomics, online 27 januari 2025, doi :0.1099/mgen.0.001331
JASEN
- Bioinformatiskt analysflöde, pipeline, som kan visa på likheter mellan bakterier samt identifiera resistensmönster.
- https://github.com/genomic-medicine-sweden/jasen
MIMOSA
- Mikrobiellt övervakningsverktyg som ska flagga om två eller fler isolat är genetiskt lika varandra.
- Verktyget bygger vidare på bioinformatiska analyspipelines JASEN och Bonsai som redan utvecklats inom GMS.
- Det identifierar mikrobiella utbrott utifrån sekvensjämförelser, och visualiserar dem tillsammans med geografisk information, vilket möjliggör epidemiologisk kartläggning.
Bild: iStock.