Antimikrobiell resistens (AMR) er en alvorlig trussel mot folkehelsa som er spådd å bli verre i fremtiden. En av de vanligste metodene som bakterier bruker for å kunne stå imot antibiotika, er å skaffe resistensgener. Disse sitter ofte på noen DNA-deler som heter plasmider. Plasmider som bærer resistensgener er vanligere i kliniske miljøer enn samfunnet ellers, og det å forstå hvorfor vi har denne forskjellen er svært viktig for å forstå hvordan resistente bakterier sprer seg. Men plasmider utvikler seg raskt, og kan spre seg mellom forskjellige bakteriestammer. Derfor er det vanskelig for oss å klassifisere og overvåke dem. I PEAK skal vi benytte oss av nye sekvenseringsteknologier og utvikle nye metoder for å forske på hvordan plasmider utvikler seg og sprer seg, med fokus på den viktige sykdomsfremkallende bakterien Klebsiella pneumoniae. Vi skal utvikle nye metoder for å klassifisere plasmider og analysere de genetiske forskjellene mellom plasmidgrupper. Deretter skal vi bruke disse plasmidgruppene til å forske på hvordan plasmider sprer seg mellom forskjellige miljøer og typer Klebsiella. Så skal vi utføre detaljerte analyser av de genetiske endringene som driver utviklingen av plasmider. Målet er å bruke de nye metodene og kunnskapen til å forbedre overvåkning, både av AMR Klebsiella pneumoniae og andre bakteriestammer.
Antimicrobial resistance (AMR) is a global threat to human health which is predicted to increase in the future. One of the most common ways that bacteria evolve resistance to antibiotics is by acquiring AMR genes; these are often carried on small pieces of DNA called plasmids. Understanding the mechanisms and conditions that promote AMR dissemination via plasmids is critical, but several knowledge gaps remain. AMR is unevenly distributed among environments, whilst the highest levels of AMR are typically found in clinical environments, the risk of AMR acquisition from environmental and animal settings remains less clear. Plasmids are important vectors for the transmission of AMR between environments, but plasmid evolution is complex, and lack of appropriate data and methods has to date largely precluded high-resolution study and surveillance of plasmids in most major pathogens.
In PEAK, we will use two newly generated long-read sequencing datasets to study the evolution and transmission of plasmids and AMR genes in Klebsiella. By combining the datasets, consisting of 1594 isolates from diverse one-health sources, we will establish a unique collection of hybrid assemblies, including thousands of complete plasmids. Next, we will develop novel methods to quantify the genetic structure and diversity of plasmids. By combining this information with genetic variation in the isolate chromosomes and metadata, we will then perform phylogenetic and association analyses to disentangle AMR distributions among environments. This will enable us to identify high-risk environments for AMR transmission, followed by detailed evolutionary analyses to gain insight into the tempo and mode of plasmid evolution, and how chromosomes coevolve with plasmids.
The overarching aims of PEAK are to uncover the drivers and mechanisms of the acquisition and maintenance of AMR, with the ultimate goal of enabling use of this knowledge to design interventions to combat the spread of AMR in the future.