Vědci sledují 73 % případů salmonely v USA na kuřecí maso a zeleninu

Vědci sledují 73 % případů salmonely v USA na kuřecí maso a zeleninu

Moderní genomický model ukazuje, kde skutečně leží vaše riziko salmonely – pokud změníte kuřecí maso a zeleninu jako hlavní zdroje a přebudujete nemoc z potravin.

Ve studii nedávno zveřejněné v časopiseVznikající infekční onemocněníSkupina výzkumníků použila sekvenování genomu a strojové učení k určení primárních zdrojů potravy, které způsobují lidiSalmonellaInfekce ve Spojených státech (USA).

pozadí

Roční,Salmonella entericaInfekce mají za následek přibližně 1,35 milionu onemocnění, která mají za následek významné hospitalizace ve Spojených státech. Mezi běžné zdroje patří kontaminované potraviny, voda, zvířata, půda a infikovaní lidé. Sérotypy jako Enteritidis a Typhimurium mohou infikovat četné hostitele, zatímco jiné jako Dublin primárně postihují skot. Tradiční metody připisují známá ohniska pouze asi 5 % případů, takže většina nemocí již neexistuje. Předchozí přístupy se spoléhaly na omezené laboratorní techniky, ale se zavedením sekvenování celého genomu (WGS) se objevuje jasnější obrázekSalmonellaMohou vzniknout přenosové cesty. Vylepšené atribuční modely jsou zásadní pro zdokonalení předpisů o bezpečnosti potravin a preventivních opatření a zdůrazňují potřebu pokročilého výzkumu využívajícího pokročilé genomické technologie.

O studiu

Výzkumníci sestavili soubor dat 18 661SalmonellaIzoláty ze vzorků potravin a zvířat dostupné v Národním centru pro biotechnologické informace (NCBI) a doplněné o metadata od vládních agentur USA, včetně Úřadu pro kontrolu potravin a léčiv (FDA), Úřadu pro bezpečnost a kontrolu USA (CDC) a Centra pro kontrolu nemocí (CDC). Izoláty byly rozděleny do 15 různých skupin potravin, s výjimkou vzorků ze smíšených zdrojů. Kvůli přebytku kuřecích izolátů bylo náhodně vybráno 50 % pro vyvážení souboru dat a pro další korekci nerovnováhy bylo použito inverzní vážení tříd. Přestože byl model používán celosvětověSalmonellaizoláty, 76 % pocházelo ze Spojených států, což je obecně reprezentativní pro domácí zdroje potravin.

U lidských infekcí 6 470SalmonellaIzoláty s neznámými zdroji infekce a bez mezinárodní cestovatelské historie byly shromážděny ze sítě aktivního sledování nemocí z potravin (FoodNet), která v letech 2014 až 2017 pokrývala přibližně 15 % populace USA.

Výzkumný tým shromáždil genetická data pomocí softwaru Spade a použil celogenomové multilokusové sekvenční typování (WGMLST) k charakterizaci izolátů pocházejících z potravin i lidských izolátů. Identifikace sérotypu používala nástroj SEQSERO2. Lesní algoritmus náhodného strojového učení, který klasifikuje data pomocí četných genetických markerů, byl trénován na izolátech se známými zdroji. Přesnost modelu byla hodnocena pomocí křížové validace a permutace k identifikaci nejinformativnějších genomických markerů. Model dosáhl maximální přesnosti pomocí podmnožiny 7 360 genetických lokusů, což posílilo hodnotu vysokorozměrných genomických dat pro klasifikační úlohy. Optimalizovaný model předpovídal zdroje infekce pro lidské případy s >50% pravděpodobností a připisoval neobvyklé případy neznámým zdrojům.

Výsledky studie

Náhodný model lesa trénoval na genomických datech z 18 661 potravin a zvířecích izolátů, identifikoval kuřecí (31 %), zeleninu (13 %), krůtu (12 %) a vepřové maso (11 %)SalmonellaZdroje. NejčastějiSalmonellaSérotypy byly Kentucky, Typhimurium, Enteritidis a Heidelberg.

Model byl aplikován na lidské infekce a analyzoval 6 470 případů a připisoval 34 % nemocí kuřecímu masu a 30 % zelenině, což představuje téměř dvě třetiny infekcí. Při zohlednění nejistoty (pravděpodobnosti <50 %) zůstalo přibližně 44 % případů neklasifikováno. S vyloučením nejistých případů model vysledoval 46 % infekcí na kuře a 27 % na zeleninu, což dohromady představuje asi 73 % potvrzených zdrojů.

RůznéSalmonellaSérotypy vykazovaly různé zdrojové asociace. Kuře bylo spojováno zejména se sérotypy Enteritidis, Typhimurium, Heidelberg a Infantis, zatímco zelenina byla primárně spojována s Javianou a Newportem. Vepřové maso bylo identifikováno jako dominantní zdroj sérotypu Salmonella enterica 4,[5]12:i:-(STM).

Procento izolátů Salmonella shromážděných ze známých potravin z jednoho zdroje ve Spojených státech a dalších zemích od roku 2003 do roku 2018 (používané jako tréninková data v modelu náhodného lesa) podle kategorie potravin (n = 18 661, včetně 613 izolátů před rokem 2003).

Přesnost modelu byla vysoká, zejména při identifikaci kuřete (přesnost 97 %), zeleniny (82 %), krůty (88 %), vepřového (83 %) a hovězího (77 %). Potýkalo se však s méně obvyklými zdroji, jako je mléko a zvěřina. Zvýšení počtu genomických lokusů pomocí zlepšené přesnosti potvrdilo účinnost WG a strojového učení pro atribuci zdroje.

Ve srovnání s předchozími studiemi ohniska tato analýza ukázala, že kuře je mnohem rozsáhlejším zdrojemSalmonellaInfekce odrážející různé rizikové profily mezi sporadickými infekcemi a ohnisky. Důležité je, že předpovědi dobře souhlasí se známými epidemiologickými údaji a potvrzují použitelnost modelu v reálném světě.

Tyto výsledky zdůrazňují potřebu cílených intervencí a politik zaměřených na drůbež a čerstvé produkty, které jsou zásadní pro snížení výskytuSalmonellaZátěž veřejného zdraví. Vzhledem k tomu, že mnoho infekcí zůstává nedotčeno, rozšíření souboru údajů o rozmanitější izoláty mimo kuřecí maso a další nepotravinové zdroje, jako jsou vzorky životního prostředí a volně žijících živočichů, by mohlo dále zlepšit přesnost. Regionální omezení dat FoodNet a rozdíly v chování ve zdravotnictví také naznačují potřebu širšího celostátního sběru dat.

Závěry

Závěrem lze říci, že tato studie prokázala účinnost WG v kombinaci s náhodným algoritmem strojového učení k přesné identifikaci zdrojů potravySalmonellaInfekce v USA. Kuře a zelenina se ukázaly jako klíčoví poradci při zásobování, což posílilo význam cílených regulačních strategií a strategií v oblasti veřejného zdraví. Tento genomický přístup nabízí významná zlepšení oproti tradičním metodám a poskytuje podrobné poznatky zásadní pro politiku bezpečnosti potravin, rutinní dohled a zvládání epidemie. Pokračující výzkum by měl zahrnovat širší rozmanitost vzorků, rozšířit geografické zastoupení a zahrnout nepotravinářské zdroje, aby se dále posílila přesnost modelu, a tím by bylo přínosné pro úsilí v oblasti veřejného zdraví proti němu.Salmonella.

Zdroje: