Caracterização molecular do microbioma hospitalar por sequenciamento de alto desempenho

• Autor(a) principal: Rampelotto, Pabulo Henrique
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/202678
• topic: Ambiente hospitalar; Microbioma hospitalar; Infecção hospitalar; Acinetobacter; Staphylococcus; Pseudomonas

Instituições de saúde são ecossistemas complexos que incluem potenciais patógenos responsáveis por infecções hospitalares, os quais representam um sério problema de saúde em todo o mundo. Assim, compreender o microbioma hospitalar pode ser essencial para melhor combater as infecções que ocorrem neste ambiente e ajudar na melhoria da assistência à saúde. Com o objetivo de identificar padrões que auxiliem na caracterização do microbioma hospitalar, o objetivo deste trabalho foi analisar e comparar as comunidades bacterianas de 663 amostras de um hospital brasileiro utilizando sequenciamento do gene 16S rRNA. Para aumentar o perfil taxonômico e a especificidade da identificação baseada no 16S rRNA, foi aplicado um processo rigoroso de filtragem da qualidade das sequências para a identificação precisa de táxons bacterianos clinicamente relevantes. Nossos resultados indicam que o ambiente hospitalar é predominantemente habitado por espécies intimamente relacionadas. Observou-se uma dominância massiva de alguns táxons em todos os níveis taxonômicos, onde os dez gêneros mais abundantes em cada unidade hospitalar representaram 64,4% de todos os táxons observados, com maior predominância de Acinetobacter e Pseudomonas. As análises de alfa e beta diversidade indicaram uma homogeneidade em relação ao agrupamento das amostras. A presença de vários patógenos nosocomiais foi observada. Alguns destes táxons patogênicos também foram diferencialmente abundantes entre as amostras. A análise de co-ocorrência indicou que a rede microbiana presente no ambiente hospitalar apresentou baixa conectividade, formando uma topologia agrupada, mas não estruturada entre grupos de nós (isto é, módulos). Além disso, foi possível detectar relações ecologicamente relevantes entre táxons microbianos específicos; em especial, potencial competição entre patógenos e não-patógenos. De modo geral, esses resultados fornecem novos insights sobre diferentes aspectos do microbioma hospitalar e indicam que o sequenciamento do 16S rRNA pode ser uma ferramenta robusta para a caracterização de uma ampla gama de táxons bacterianos clinicamente relevantes em ambientes hospitalares com alta resolução. Healthcare institutions are complex ecosystems that include common potential pathogens responsible for hospital-acquired infections (HAIs), which are a serious problem worldwide. Thus, understanding the hospital microbiome contributes to infection control and management in hospitals and to the improvement of healthcare assistance. In order to identify patterns that help to characterize the hospital microbiome, the aim of this work was to analyze and compare the bacterial communities from 663 samples of a Brazilian hospital using high-throughput sequencing of the 16S rRNA gene. To increase taxonomic profiling and specificity of 16S based identification, a strict sequence quality filtering process was applied for the accurate identification of clinically relevant bacterial taxa. Our results indicate that the hospital environment is predominantly inhabited by closely related species. A massive dominance of a few taxa in all taxonomic levels down to the genera was observed, where the ten most abundant genera in each facility represented 64.4% of all observed taxa, with major predominance of Acinetobacter and Pseudomonas. Alpha and beta diversity analyzes indicated a general homogeneity regarding sample clustering. The presence of several nosocomial pathogens was revealed. Some of these pathogenic taxa were also differentially abundant among the samples. Co-occurrence analysis indicated that the present hospital microbial network was low connected, forming a clustered topology, but not structured among groups of nodes (i.e. modules). Furthermore, we were able to detect ecologically relevant relationships between specific microbial taxa, in especial, potential competition between pathogens and non-pathogens. Overall, these results provide new insights into different aspects of the hospital microbiome and indicate that 16S rRNA sequencing may serve as a robust one-step tool for microbiological identification and characterization of a wide range of clinically relevant bacterial taxa in hospital settings with high resolution.