Innovative and rapid antimicrobial susceptibility testing systems

Antimicrobial resistance (AMR) is a major threat to human health worldwide, and the rapid detection and quantification of resistance, combined with antimicrobial stewardship, are key interventions to combat the spread and emergence of AMR. Antimicrobial susceptibility testing (AST) systems are the collective set of diagnostic processes that facilitate the phenotypic and genotypic assessment of AMR and antibiotic susceptibility. Over the past 30 years, only a few high-throughput AST methods have been developed and widely implemented. By contrast, several studies have established proof of principle for various innovative AST methods, including both molecular-based and genome-based methods, which await clinical trials and regulatory review. In this Review, we discuss the current state of AST systems in the broadest technical, translational and implementation-related scope

Antibioottiresistenssigeeniprofiilien seuranta sairaaloiden jätevedessä : konseptitodistus käyttäen ResistApp-sovellusta

Tutkielman tavoitteena oli suorittaa ResistApp -alustan konseptitodistus (proof-of-concept). ResistApp on uusi digitaalinen alusta sairaaloiden jäteveden antibioottiresistenssigeenien seurantaan. ResistApp yhdistää molekulaarisen mikrobiologian ja suuritehoisen geenimäärityksen automaattiseen data-analyysiin seurantatietojen syntetisoimiseksi ja visualisoimiseksi. Tutkimuksessa kahden Helsingin sairaalan (HUS1 ja HUS2) jätevesistä otettiin näytteitä kerran viikossa yli yhdeksän viikon ajan (viikot 25-33 vuonna 2020). Suuren kapasiteetin qPCR:n avulla analysoitiin yhteensä 216 geeniä, joihin kuului antibioottiresistenssigeenejä, liikkuvia geneettisiä elementtejä ja integroneja. Lisäksi näytteistä kvantifioitiin taksonomisia geenejä, mukaan lukien sairaaloissa infektioita aiheuttavien bakteerien geenejä, kuten Klebsiella pneumoniaen ja Acinetobacter baumanniin. Datan normalisointia varten kvantifioitiin myös 16S rRNA -geenin määrät. Suuren kapasiteetin qPCR:n raakadata analysoitiin ja visualisoitiin ResistApp-sovelluksella. Molemmissa sairaaloissa havaittiin suurempi määrä antibioottiresistenssigeenejä ja liikkuvia geneettisiä elementtejä viikoilla 27-30 verrattuna muihin näytteenottoviikkoihin, ja kyseiset viikot ryhmiteltiin erilleen muista näytteenottoviikoista ei-metrisen moniulotteisen skaalauskoordinaatioanalyysin (non-metric multidimensional scaling analysis, NMDS) avulla. NMDS-analyysi osoitti myös, että kahdella sairaalalla, jotka käyttävät erilaisia määriä antibiootteja, oli erilaiset resistenssiprofiilit. Tutkimuksessa havaittiin blaGES-geenin olevan yleisin karbapeneemiresistenssigeeni molemmissa sairaaloissa koko näytteenottojakson ajan. Molemmissa sairaaloissa havaittiin vähän sairaaloissa infektioita aiheuttavien bakteerien geenejä. Korrelaatioanalyysi paljasti positiivisen yhteyden molempien blaGES:in ja liikkuvien geneettisten elementtien välillä molemmissa sairaaloissa. Karbapeneemiresistenssigeenien ja liikkuvien geneettisten elementtien välillä havaittiin enemmän positiivisia assosiaatioita HUS1:ssä kuin HUS2:ssa, sekä vahva positiivinen yhteys blaKPC:n ja K. pneumoniaen välillä HUS1:n jätevedessä. Jäteveden seuranta suuren kapasiteetin qPCR:llä on lupaava työkalu jätevesipohjaiseen epidemiologiaan, ja sitä on käytetty menestyksekkäästi SARS-CoV-2 -viruksen seurannassa. Säännöllisellä seurannalla ResistApp-sovellusta apuna käyttäen voidaan havaita sekä antibioottien käytön vaikutuksen resistenssiprofiileihin että näiden profiileiden dynamiikka sairaalan jätevedessä. Lisäksi ResistApp yksinkertaistaa suuren kapasiteetin qPCR-datan analysointia huomattavasti verrattuna suurten raakadatamäärien manuaaliseen analysointiin.The objective of the study was to demonstrate proof-of-concept for ResistApp – a newly developed digital platform for antibiotic resistance monitoring in hospital wastewater. ResistApp combines culture-independent, high throughput gene quantification with automated data analysis to synthesise and visualise monitoring data in an interactive dashboard. To do this, wastewater of two hospitals in Helsinki, Finland (HUS1 and HUS2) were monitored for over nine weeks (weeks 25-33 in 2020) for a total of 216 antibiotic resistance genes (ARGs), mobile genetic elements (MGEs), integrons, and taxonomy of bacteria, including bacteria causing hospital acquired infections, and the 16S rRNA gene using high-throughput quantitative PCR. The data from HT-qPCR was analysed and visualised using ResistApp. A higher number of ARGs and MGEs were detected at both hospitals in weeks 27-30 compared to other sampling weeks, with weeks 27-30 grouped separately from other sampling weeks by non-metric multidimensional scaling (NMDS)-ordination analysis. The NMDS ordination also indicated that the two hospitals, which use different amounts of antibiotics, had distinct resistance profiles. The study found that blaGES was the most abundant and prevalent carbapenem resistance gene in both hospitals throughout the sampling period. Low abundances of HAI-bacteria were detected in both hospitals. A correlation analysis was done, which revealed a positive association between blaGES and MGEs in both hospitals. Moreover, substantially more positive associations between carbapenem resistance genes and MGEs were found in HUS1 than HUS2, as well as a strong positive association between blaKPC and Klebsiella pneumoniae in the wastewater of HUS1. Wastewater monitoring with high-throughput qPCR is a promising tool for wastewater-based epidemiology, and it has been successfully used for the surveillance of SARS-CoV-2 -virus. Routine monitoring using ResistApp can capture both the impact of antibiotic use on resistance profiles and the dynamics of these profiles in hospital wastewater. In addition, ResistApp can simplify the analysis of HT-qPCR data considerably, compared to processing large amounts of raw data by hand

Monitoring and modelling antibiotic resistance in Southeast Asian rivers

PhD ThesisPinpointing environmental antibiotic resistance (AR) hotspots in rivers in low-and-middle income countries (LMICs) is hindered by a lack of available and comparable AR monitoring data relevant to such settings. Addressing this problem, a comprehensive spatial and seasonal assessment of water quality and AR conditions in a Malaysian river catchment was preformed to identify potential 'simple' surrogates that mirror elevated AR. This included screening for β-lactam resistant coliforms, 22 antibiotics, 287 AR genes and integrons, and routine water quality parameters, covering absolute concentrations and mass loadings. Novel approaches were developed and applied to advance environmental microbiome and resistome research. To investigate relationships, standardised 'effect sizes' (Cohen's D) were introduced for AR monitoring to improve comparability of field studies. Quantitative microbiome profiling (QMP) was applied to overcome biases caused by relative taxa abundance data. In addition, Hill numbers were introduced as a unified diversity framework for environmental microbiome research. Overall, water quality generally declined, and environmental AR levels increased as one moved downstream the catchment without major seasonal variations, except total antibiotic concentrations that were higher in the dry season (Cohen's D > 0.8, P < 0.05). Among simple surrogates, dissolved oxygen (DO) most strongly correlated (inversely) with total AR gene concentrations (Spearman’s ρ 0.81, P < 0.05). This is suspected to result from minimally treated sewage inputs, which also contain AR bacteria and genes, depleting DO in the most impacted reaches. Thus, although DO is not a measure of AR, relatively lower DO levels reflect wastewater inputs, flagging possible AR hot spots. Furthermore, DO is easy-to-measure and inexpensive, already monitored in many catchments, and exists in many numerical water quality models (e.g., oxygen sag curves). Therefore, combining DO data and prospective modelling (e.g., with the watershed model HSPF) could guide local interventions, especially in LMIC rivers with limited data