Изследователите проследяват 73% от случаите на салмонела в САЩ в пилето и зеленчуците

Изследователите проследяват 73% от случаите на салмонела в САЩ в пилето и зеленчуците

Модерен геномен модел показва къде наистина се крие рискът от салмонела - ако промените пилешкото месо и зеленчуците като основни източници и промените формата на болестта от храни.

В проучване, публикувано наскоро в спВъзникващи инфекциозни заболяванияГрупа изследователи са използвали секвениране на генома и машинно обучение, за да определят основните хранителни източници, които причиняват хоратаСалмонелаИнфекции в Съединените щати (САЩ).

фон

годишно,Salmonella entericaИнфекциите водят до приблизително 1,35 милиона заболявания, водещи до значителни хоспитализации в Съединените щати. Често срещаните източници включват замърсена храна, вода, животни, почва и заразени хора. Серотипове като Enteritidis и Typhimurium могат да заразят множество гостоприемници, докато други като Дъблин засягат предимно говеда. Традиционните методи приписват известни огнища само на около 5% от случаите, така че повечето заболявания вече не са. Предишните подходи разчитаха на ограничени лабораторни техники, но с въвеждането на секвенирането на целия геном (WGS) се появява по-ясна картинаСалмонелаМогат да възникнат пътища за предаване. Подобрените модели на приписване са от решаващо значение за прецизиране на разпоредбите за безопасност на храните и превантивните мерки и подчертават необходимостта от напреднали изследвания, използващи напреднали геномни технологии.

Относно изследването

Изследователите са събрали набор от данни от 18 661СалмонелаИзолати от хранителни и животински проби, налични в Националния център за биотехнологична информация (NCBI) и допълнени с метаданни от правителствените агенции на САЩ, включително Администрацията по храните и лекарствата (FDA), Службата за безопасност и инспекция на САЩ (CDC) и Центровете за контрол на заболяванията (CDC). Изолатите бяха категоризирани в 15 различни групи храни, с изключение на проби от смесени източници. Поради излишък от пилешки изолати, 50% бяха избрани на случаен принцип, за да се балансира наборът от данни и беше приложено обратно претегляне на класа за допълнително коригиране на дисбалансите. Въпреки че моделът се използва в световен мащабСалмонелаизолати, 76% идват от Съединените щати, което го прави като цяло представителен за местни хранителни източници.

За човешки инфекции 6470СалмонелаИзолати с неизвестни източници на инфекция и без история на международни пътувания бяха събрани от мрежата за активно наблюдение на болести, причинени от храни (FoodNet), която обхвана приблизително 15% от населението на САЩ между 2014 г. и 2017 г.

Изследователският екип събра генетични данни с помощта на софтуер Spade и използва типизиране на мултилокусна последователност на целия геном (WGMLST), за да характеризира както хранителните, така и човешките изолати. Идентификацията на серотип използва инструмента SEQSERO2. Горски произволен алгоритъм за машинно обучение, който класифицира данни, използвайки множество генетични маркери, беше обучен върху изолати с известни източници. Моделът беше оценен за точност с помощта на кръстосано валидиране и пермутация за идентифициране на най-информативните геномни маркери. Моделът постигна максимална точност, използвайки подмножество от 7360 генетични локуса, засилвайки стойността на високомерните геномни данни за класификационни задачи. Оптимизираният модел прогнозира източници на инфекция за човешки случаи с >50% вероятност и приписва необичайни случаи на неизвестни източници.

Резултати от изследването

Случайният горски модел, обучен върху геномни данни от 18 661 храни и животински изолати, идентифицира пиле (31%), зеленчуци (13%), пуешко (12%) и свинско (11%)СалмонелаИзточници. Най-честоСалмонелаСеротиповете са Kentucky, Typhimurium, Enteritidis и Heidelberg.

Моделът е приложен към човешки инфекции и анализира 6470 случая и приписва 34% от заболяванията на пилето и 30% на зеленчуците, което представлява почти две трети от инфекциите. Когато се вземе предвид несигурността (вероятности <50%), приблизително 44% от случаите остават некласифицирани. Като се изключат несигурните случаи, моделът проследява 46% от инфекциите до пилешкото месо и 27% до зеленчуците, които заедно представляват около 73% от потвърдените източници.

различниСалмонелаСеротиповете показват различни асоциации на източника. Пилешкото месо се свързва главно със серотипове Enteritidis, Typhimurium, Heidelberg и Infantis, докато зеленчуците се свързват предимно с Javiana и Newport. Свинското месо е идентифицирано като доминиращ източник на серотип Salmonella enterica 4,[5]12:i:- (STM).

Процентът на изолати на Salmonella, събрани от известни храни с един източник в Съединените щати и други страни от 2003 г. до 2018 г. (използвани като данни за обучение в произволния горски модел) по категория храни (n = 18 661, включително 613 изолата преди 2003 г.).

Точността на модела беше силна, особено при идентифицирането на пиле (97% точност), зеленчуци (82%), пуешко (88%), свинско (83%) и говеждо (77%). Въпреки това, той се бореше с по-рядко срещани източници като мляко и дивеч. Увеличаването на броя на геномните локуси с помощта на подобрена прецизност потвърди ефективността на работните групи и машинното обучение за приписване на източника.

В сравнение с предишни проучвания на епидемии, този анализ показа, че пилешкото месо е много по-обширен източник наСалмонелаИнфекции, отразяващи различни рискови профили между спорадични инфекции и огнища. Важно е, че прогнозите се съгласуват добре с известните епидемиологични данни и потвърждават приложимостта на модела в реалния свят.

Тези резултати подчертават необходимостта от целенасочени интервенции и политики, фокусирани върху домашните птици и пресните продукти, които са от решаващо значение за намаляване наСалмонелаТежест за общественото здраве. Като се има предвид, че много инфекции остават недокоснати, разширяването на набора от данни с по-разнообразни непилешки изолати и допълнителни нехранителни източници като проби от околната среда и дивата природа може допълнително да подобри точността. Регионалните ограничения на данните от FoodNet и вариациите в поведението на здравеопазването също предполагат необходимост от по-широко събиране на данни в цялата страна.

Изводи

В заключение, това проучване демонстрира ефективността на работните групи, съчетани с произволен алгоритъм за машинно обучение за точно идентифициране на хранителните източници наСалмонелаИнфекции в САЩ. Пилешкото месо и зеленчуците се очертаха като ключови съветници за доставките, засилвайки значението на целенасочените регулаторни стратегии и стратегии за обществено здраве. Този геномен подход предлага значителни подобрения в сравнение с традиционните методи и предоставя подробна информация, която е от решаващо значение за политиката за безопасност на храните, рутинното наблюдение и управлението на епидемии. Продължаващите изследвания трябва да включват по-широко разнообразие от проби, да разширят географското представителство и да включват нехранителни източници, за да засилят допълнително прецизността на модела, като по този начин облагодетелстват усилията на общественото здраве срещу негоСалмонела.

източници: