Molecular determinants of antibiotic tolerance in the high-risk Pseudomonas aeruginosa AG1 by a multi-omics approach: from the genome to the transcriptomic network in response to ciprofloxacin - Molina Mora, José Arturo (2020)
La resistencia a los antibióticos es una amenaza importante para la salud pública porque compromete la administración de una terapia antibiótica adecuada. Pseudomonas aeruginosa es un patógeno oportunista que causa infecciones entre huéspedes inmunodeprimidos. P. aeruginosa AG1 (PaeAG1) es una cepa costarricense con resistencia a múltiples antibióticos como los β-lactámicos (incluidos los carbapenémicos), aminoglucósidos y fluoroquinolonas. PaeAG1 se identificó como el primer aislamiento de P. aeruginosa llevando los genes VIM-2 e IMP-18 que codifican las enzimas metalo-β-lactamasas (MBL). Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), esta cepa se considera crítica, siendo clasificada en el grupo de Prioridad 1 por su resistencia a los carbapenémicos. PaeAG1 tiene características particulares a niveles genómicos y fenómicos, muchas de ellas relacionadas con la resistencia a los antibióticos. Debido a esto fue de interés estudiar los determinantes moleculares de la tolerancia a los antibióticos en PaeAG1 utilizando un enfoque multi-ómico. Primero, el ensamblaje del genoma fue el paso inicial para comprender la arquitectura genómica de esta cepa de alto riesgo. Del estudio con 13 enfoques diferentes, la selección del mejor ensamblaje reveló que el genoma de PaeAG1 tiene 57 islas genómicas que albergan seis profagos y dos integrones completos con los genes de las MBL. Además, se encontraron 250 genes de virulencia y 60 genes asociados a la resistencia a los antibióticos. Segundo, un enfoque genómico comparativo fue implementado para definir y actualizar la relación filogenética entre los genomas completos de P. aeruginosa, el contenido de islas genómicas en otras cepas, y la arquitectura de las regiones genómicas alrededor de los dos integrones portadores de MBL. Para el caso del IMP-18, el integrón que lo contiene y la arquitectura alrededor nunca habían sido reportados en la literatura. Luego, estudiamos el perfil proteómico de PaeAG1 después de la exposición a antibióticos usando electroforesis en gel bidimensional con un protocolo de análisis de imágenes y aprendizaje automático (inteligencia artificial). Los perfiles proteómicos mostraron que ciprofloxacina (CIP) induce un patrón proteico similar al control sin antibióticos, en contraste con otros antibióticos que se agruparon por separado. En cuarto lugar, para estudiar la respuesta central a múltiples perturbaciones en P. aeruginosa, es decir, el perturboma central, un enfoque de aprendizaje automático fue implementado. Utilizando datos transcriptómicos públicos, evaluamos seis enfoques para clasificar y seleccionar genes. La anotación molecular de 46 genes de la respuesta central reveló funciones biológicas relacionadas con la reparación del daño del ADN, metabolismo y la respiración aeróbica en el contexto de la tolerancia al estrés. Finalmente, para evaluar los efectos de la ciprofloxacina en PaeAG1, realizamos una comparación de curvas de crecimiento, análisis de expresión diferencial usando RNA-Seq y análisis de redes. El análisis transcriptómico mostró una expresión diferencial de 518 genes en el tiempo después del tratamiento con ciprofloxacina, incluyendo genes de fagos residentes que se regularon positivamente. Este último caso se validó a nivel fenómico utilizando ensayos de placa de fagos y que explicó las observaciones fenotípicas en la reducción de las curvas de crecimiento. En conjunto, utilizando un enfoque multiómico (a niveles genómico, genómico comparativo, perturbómico, transcriptómico, proteómico y fenómico), proporcionamos nuevos conocimientos sobre los determinantes genómicos y transcriptómicos asociados con la tolerancia a antibióticos en PaeAG1. Estos resultados no solo explican en parte la condición de alto riesgo de esta cepa que le permite conquistar ambientes nosocomiales y su perfil de multirresistencia, sino que esta información eventualmente podrá ser usada como parte de las estrategias para combatir a este patógeno.