TRACeR-TB - Réponse transcriptionnelle pour la détection de la résistance aux antimicrobiens dans la tuberculose

Last updated on 1-2-2021 by Hanne Reyners
octobre 1, 2019
décembre 31, 2021

Source de financement

Institut Pasteur International Network (RIIP)

Les services qui travaillent sur ce projet

Chercheurs de projet de Sciensano

Partenaires

Dr Roland Brosch
Dr Alain Baulard
Dr. Sigi Van Den Wijngaert
Dr. Igor Mokrousov

En bref

En dépit de décennies d’efforts et de progrès dans ce domaine, la tuberculose (TB) reste l’une des maladies infectieuses les plus mortelles au monde. Le traitement de la tuberculose nécessite de longs schémas thérapeutiques utilisant plusieurs antibiotiques. De plus, cet agent pathogène devient de plus en plus résistant aux médicaments. Les taux croissants de tuberculose multirésistante (TB-MR) prolongent même les périodes de traitement jusqu’à 2 ans et diminuent les taux de succès des traitements. Des méthodes de diagnostic précises et rapides pour détecter la tuberculose et la résistance aux médicaments antituberculeux sont décisives pour la lutte contre cette maladie et la diminution de son incidence.

Résumé du projet

Une nouvelle approche de diagnostic par séquençage de nouvelle génération, basée sur la quantification de l’ARN, permet de remédier aux limites des méthodes actuelles de test de la sensibilité aux médicaments (antibiogramme) antituberculeux. Après une preuve de principe concluante à Sciensano, le projet TRACeR-TB se concentrera sur la validation supplémentaire du test développé et explorera la puissance de la plateforme en tant qu’outil pour la recherche de diagnostic de la tuberculose et de sa résistance aux antibiotiques. 

Travail d’équipe international en 4 étapes

Le projet réunit 4 équipes du réseau international de l’Institut Pasteur, incluant l’Institut Pasteur de Belgique (Sciensano), de France (Paris et Lille) et de Russie (Saint-Pétersbourg) qui ont engrangé des années d’expérience dans la recherche sur la tuberculose microbienne et/ou moléculaire. Il s’articule autour de 4 phases :

  1. L’essai est élargi pour couvrir un maximum de médicaments antituberculeux contemporains et futurs. 
  2. Nous optimisons les paramètres spécifiques de chacun des médicaments sélectionnés, actuellement à différents stades de développement. En parallèle, le test est adapté à l’utilisation d’expectorations. 
  3. Une validation interlaboratoire de l’essai optimisé est effectuée dans un environnement de TB-MR à forte incidence à Saint-Pétersbourg (Russie). 
  4. Nous explorons l’utilisation de l’essai développé comme un outil technologique haut de gamme à des fins de recherche. Les questions scientifiques étudiées seront les suivantes 
  • a.    L’étude de la discordance actuelle entre les données phénotypiques et génotypiques ; 
  • b.    L’utilisation en tant que méthode de dépistage rapide des caractéristiques antibactériennes de nouveaux composés ; et
  • c.    Son utilisation dans des modèles à macrophages infectés pour explorer l’influence des macrophages sur l’efficacité des médicaments. Cette dernière application peut servir d’outil utile pour associer l’efficacité des médicaments in vivo aux antibiogramme in vitro, lorsqu’on s’oriente vers une démarche thérapeutique individualisée.                        

Avantages scientifiques de cette nouvelle méthode

Le principal avantage de cette nouvelle méthode diagnostique réside dans l’absence de la longue étape de culture nécessaire lors de l’antibiogramme phénotypique classique actuel (pDST). Le test réduit considérablement les longs délais d’exécution (TAT) du pDST, qui passent de quelques semaines (jusqu’à 8 semaines pour la TB-MR) à 2 ou 3 jours. Par ailleurs, la méthode est totalement indépendante de la cause spécifique de la résistance, et évite donc d’avoir à connaître les mécanismes de résistance, comme c’est le cas pour les méthodes actuelles d’antibiogramme de nouvelle génération basées sur l’ADN. Cette connaissance est encore limitée, en particulier pour les médicaments de deuxième ligne et les nouveaux médicaments.
 

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