CRISPR-метод улучшает обнаружение устойчивости к антибиотикам в сточных водах

Исследователи из Института геномной биологии разработали метод CRISPR-обогащенной метагеномики для усиленного мониторинга генов устойчивости к антибиотикам (ARGs) в сточных водах. Исследование опубликовано в журнале Water Research.

Проблема устойчивости

Устойчивость к антибиотикам — глобальная проблема. Бактерии адаптируются к воздействию антибиотиков, а их чрезмерное использование ускоряет этот процесс. Устойчивость также передается через гены (ARGs), которых идентифицировано более 5000. Они попадают в воду из больниц, ферм и канализаций.

"ARGs снижают эффективность лекарств. Их обнаружение в сточных водах позволяет органам здравоохранения отслеживать ситуацию в сообществах", — говорит профессор Хелен Нгуен.

Ограничения существующих методов

  • Количественная ПЦР (qPCR): Чувствительный метод, но требует длительной разработки и валидации праймеров для каждого целевого гена. Не дает информации об остальном генетическом материале в образце.
  • Стандартная метагеномика: Дает полную картину генетической информации, но нечувствительна к ARGs, которые составляют менее 1% (около 0.1%) всей ДНК в образце.

Новый CRISPR-метод

Для обогащения образцов фрагментами, связанными с ARGs, исследователи использовали систему CRISPR-Cas9. Они создали пул из 6 010 различных направляющих РНК, специфичных к участкам внутри ARGs. Это позволило белку Cas9 целенаправленно разрезать ДНК именно в этих генах.

"Наш новый CRISPR-метод увеличивает долю фрагментов ARGs в образце, повышая шансы на их обнаружение. CRISPR также имеет больший потенциал для мультиплексных анализов по сравнению с ПЦР", — поясняет первый автор статьи, аспирант Юйцин Мао.

Результаты

Новый метод:

  • Снизил предел обнаружения ARGs на порядок величины — с 10-4 до 10-5 — по сравнению со стандартной метагеномикой.
  • Обнаружил на 1 189 больше ARGs и на 61 больше семейств ARGs с низкой распространенностью в образцах сточных вод.

Дальнейшие планы

Исследователи планируют расширить применение метода на другие типы экологических образцов и использовать полученные данные для разработки новых праймеров для qPCR.