Inleiding en motivatie

Antimicrobiële resistentie heeft zich ontpopt als een wereldwijde bedreiging voor de volksgezondheid, en door de beperkte hoeveelheid nieuwe antibiotica die beschikbaar komen zal deze situatie steeds nijpender worden. Een te veelvuldig gebruik van antibiotica in zowel de ontwikkelde wereld als in ontwikkelingslanden heeft bijgedragen aan wijdverspreide resistentie van humane pathogenen. Maar ook is er een groot reservoir van natuurlijk voorkomende resistentiegenen dat mogelijk toegankelijk is voor pathogene bacteriën die op dit moment nog goed te behandelen zijn. Hoewel een vermindering van het gebruik van antibiotica in de landbouw is ingezet, is het onwaarschijnlijk dat dit de overvloed en diversiteit van het reservoir aan resistentiegenen in het milieu zal verminderen, omdat zelfs zeer lage concentraties nog een selectiedruk uitoefenen voor het ontwikkelen en de verspreiding van resistentiegenen.
Met het oog op de grote hoeveelheden profylactische antibiotica die in de veehouderij worden toegepast, stellen wij voor om in landbouwsystemen de resistentiegenen reservoirs en hun relatie tot de gemeten concentraties van antibiotica residuen te onderzoeken.

Doel(en) en onderzoeksvragen

We zullen de bestaande RIVM bemonsteringnetwerken gebruiken voor het verzamelen en analyseren van agrarische monsters uit bemeste landbouwgronden, run-off water, maar ook dierlijke uitwerpselen. Deze monsters worden vervolgens onderzocht op:

• relatieve hoeveelheden en diversiteit van klinisch relevante antibiotica-resistentiegenen en hun gastheren,
• hoeveelheden en diversiteit van antibioticaresiduen in de verschillende agrarische compartimenten, namelijk het milieu en de gastheren,
• deze profielen worden vervolgens gebruikt voor kwantitatieve evaluatie van matrices (mest, grond, water) en worden toegepast in een biostatistisch model om de impact van deze compartimenten op antibioticaresiduen, resistentiegenen en bacteriën te onderzoeken.

Aanpak en methoden

De verschillende compartimenten van agrarische systemen, zoals grond, mest, run-off water en lucht, worden bemonsterd en geanalyseerd op hoeveelheden antibioticaresiduen (via HPLC High Pressure Liquid Chromatography (High Pressure Liquid Chromatography)), hoeveelheden en diversiteit van antibiotica resistentiegenen (via high-throughput Fluidigm qPCR) en fylogenetisch profielen (via MiSeq sequencing). De boerderijen worden door de tijd bemonsterd, wat grote hoeveelheden kwantitatieve gegevens zal opleveren voor de beschrijving van temporele en geografische trends in landbouwsystemen en hun compartimenten.

Verwachte resultaten

We voorzien dat de combinatie van op DNA deoxyribonucleic acid (deoxyribonucleic acid) gebaseerde kwantitatieve gegevens van resistentie-genen en microbiële fylogenetische profielen, nieuwe cruciale inzichten opleveren in de samenhang tussen verschillende landbouwcompartimenten voor wat betreft de dynamiek van resistentiegenen in relatie tot antibioticaconcentraties. Dit zal uitwijzen of resistentiegenen zich ophopen in landbouwcompartimenten of dat resistentiegenen deze compartimenten passeren, en of ze zelfs gastheren kunnen veranderen.

Geplande producten

Dit project heeft tot doel om door kwantitatieve en diversiteitsmetingen de bijdrage van agrarische compartimenten aan het reservoir van antibioticumresistentiegenen op te helderen. Er zal ook een model ontwikkeld worden dat ons in staat stelt om de overdracht van dergelijke resistentiegenen in de gehele agrarische keten te kwantificeren. Een dergelijk model kan worden gevalideerd met behulp van kwantitatieve gegevens, verkregen uit high-throughput moleculair diagnostische technieken, en kan worden gebruikt voor alternatieve omgevingen zoals afvalwaterzuiverings-installaties of run-off water van faciliteiten waar veel antibiotica worden gebruikt (bijvoorbeeld ziekenhuizen), en zal kunnen helpen bij het maken op risico's gebaseerde beslissingen voor resistentiegenen.