Avaliação de MALDI-TOF MS para a caracterização rápida de resistência aos antimicrobianos (RAM) de patógenos causadores de mastite

• Processo: 24/03176-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Medicina Veterinária - Medicina Veterinária Preventiva
• Pesquisador responsável: Marcos Veiga dos Santos
• Beneficiário: Carlos Eduardo Fidelis
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/05400-3 - Uso responsável de antimicrobianos e resistência bacteriana na produção de leite, AP.TEM
• Assunto(s): Espectrometria de massas Mastite Resistência microbiana a medicamentos Saúde pública Microbiologia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Espectrometria de massas | Machine-Learning | mastite | resistência a antimicrobianos | Saúde Pública | Microbiologia

Resumo

A utilização irresponsável de antimicrobianos (ATM) em medicina humana, veterinária e na produção animal tem sido correlacionada ao crescimento da resistência aos antimicrobianos (RAM) globalmente. Nesse sentido, a identificação rápida e confiável de potenciais patógenos e padrões de RAM é de extrema importância para o uso responsável de antimicrobianos. Visando enfrentar esse desafio científico esta proposta está estruturada em três subprojetos, com os objetivos de: I) desenvolver modelos de aprendizado de máquinas (ML) com base em resultados de MALDI-TOF para detectar características de resistência a antimicrobianos em patógenos de mastite bovina; II) desenvolver modelos de ML associado a MALDI-TOF MS para detecção presuntiva de fatores de resistência e virulência de Staph. aureus causadores de mastite bovina; III) caracterizar por MALDI-TOF MS a atividade enzimática de beta-lactamase e carbapenemase diretamente de isolados e amostras de leite. Para realização do subprojeto I será construído um dataset de treino com isolados de Staph. aureus (n=150) e Streptococcus uberis (n=150), Escherichia coli (n=150) e Klebsiella pneumoniae (n=150) juntamente do perfil de sensibilidade de dez diferentes antimicrobianos. A seguir serão avaliados dez modelos de ML (LightGBM, gradient boosting, logistic regression, extreme gradient boosting, extra trees, random forest, linear SVM, decision tree, K neighbors e naive Bayes) para a caracterização de RAM nos isolados bacterianos dos grupos testes (n=400) com base no padrão de espectro de massas. Para o subprojeto II será criado um grupo de treino local com 206 isolados de Staph. aureus (103 MC; 103 MSC) juntamente do perfil molecular para genes relacionados a enterotoxinas (seh, sei, seo, seul1, seul2, selw e selx), RAM (mecA, blaZ), adesão celular (icaA, icaD) e hemolisina (hla, hlb). A seguir dez modelos de ML serão utilizados para caracterizar os fatores de virulência e RAM no grupo teste (n=400) com base no padrão de espectro de massas. Para o subprojeto III, 250 amostras de leite experimentalmente contaminadas com isolados de Escherichia coli, Enterobacter spp. e Klebsiella serão submetidas a avaliação de atividade de beta-lactamases e carbapenemases por MALDI-TOF, pelos kits MBT-STAR-Cepha e MBT STAR-Carba. Os resultados do presente estudo possibilitarão o desenvolvimento de testes diagnósticos baseados em ML e MALDI-TOF MS para detecção rápida de padrões de RAM, e assim contribuir para reduzir de casos de resistência e auxiliar no uso racional de ATM na produção de leite.