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Identification en ligne des agents fongiques par spectrométrie de masse et détection d’espèces émergentes - 16/09/17

Doi : 10.1016/j.mycmed.2017.04.015 
Anne-Cécile Normand 1, 16, , Carole Cassagne 1, Lilia Hasseine 2, Martine Gari-Toussaint 2, Frédéric Gabriel 3, Isabelle Accoceberry 3, Damien Costa 4, Nathalie Bourgeois 5, Sophie Cassaing 6, Cécile Nabet 7, Christine Bonnal 8, Hélène Raberin 9, Markus Stein 10, Ignace Surmont 11, Denis Pierard 12, Farid Djenad 1, Jean-Luc Donnadieu 13, Martine Piarroux 14, Stéphane Ranque 1, Pierre Becker 15, Marijke Hendrickx 15, Renaud Piarroux 1,
1 Laboratoire de parasitologie-mycologie, CHU Timone, Assistance publique–Hôpitaux de Marseille (AP–HM), 264, rue Saint-Pierre, 13005 Marseille, France 
2 Laboratoire de parasitologie-mycologie, CHU de Nice, CHU L’Archet-II, Nice, France 
3 Laboratoire de parasitologie-mycologie, CHU de Bordeaux, 33000 Bordeaux, France 
4 EA3800, UFR santé, protozooses transmises par l’alimentation (PROTAL), université de Rouen, 22, boulevard Gambetta, 76183 Rouen cedex, France 
5 Service de parasitologie-mycologie, CHU de Montpellier, France 
6 Département de parasitologie/mycologie, Département de Parasitologie, CHU de Toulouse, France 
7 Laboratoire hospitalo-universitaire de parasito-mycologie, EA 3593, EPaT Ecosystèmes amazoniens et pathologie tropicale, laboratoire associé au CNR Leishmania, université de Guyane, Cayenne 
8 Laboratoire de parasitologie, hôpital Bichat – Claude-Bernard, Paris, France 
9 Laboratoire de parasitologie-mycologie, laboratoire de parasitologie-mycologie, hôpital Nord, CHU de Saint-Étienne, Saint-Étienne, France 
10 Health Sciences Centre, MS673C, 820 Sherbrook Street, Winnipeg, MB R3A 1R9, Canada 
11 Department of Microbiology, AZ Sint Jan Bruges-Oostende, Belgique 
12 Department Microbiology and Infection Control, Universitair Ziekenhuis Brussel, Vrije Universiteit Brussel, Laarbeeklaan 101, 1090 Brussels, Belgique 
13 Passerelle, Montpellier, France 
14 Centre d’épidémiologie et de santé publique des armées, Marseille, France 
15 Service of Mycology and Aerobiology, BCCM/IHEM Fungal Collection, Scientific Institute of Public Health, Brussels, Belgique 

Auteur correspondant.

Resumen

La diversité des agents fongiques, couplée aux difficultés de leur identification, complique sérieusement la détection des phénomènes émergents. Ces problèmes gênent aussi la constitution de cohortes visant à mieux comprendre l’épidémiologie et le pouvoir pathogène des agents fongiques incriminés. La spectrométrie de masse de type MALDI-TOF, en facilitant l’identification des moisissures et des dermatophytes et en centralisant, via un site d’identification en ligne, les spectres de plusieurs CHU, pourrait aider à surmonter ces difficultés.

Une application web, reposant sur des algorithmes originaux couplés à une base de références conséquente (458 espèces, 139 genres fongiques) a été développée avec plusieurs CHU pour mieux identifier par spectrométrie de masse les champignons impliqués en pathologie humaine. L’application renvoie des scores s’échelonnant de 0 à 100, où 100 correspond à une identité parfaite avec le spectre de référence reconnu.

Le seuil d’identification a été établi à partir d’un premier panel de 422 souches (126 espèces) préalablement identifiées par séquençage. Les performances de l’application ont ensuite été testées sur panel d’évaluation comprenant 1274 isolats cliniques (108 taxa de moisissures et de dermatophytes). Enfin, nous avons analysé les résultats de 14 249 spectres identifiés prospectivement (score>25) entre août et décembre 2016 par 10 laboratoires de mycologie médicale (hôpital Bichat, CHU de Bordeaux, CHU de Cayenne, CHU de Marseille, CHU de Montpellier, CHU de Nice, CHU de Rouen, CHU de Saint-Étienne, CHU de Toulouse et HSC de Winnipeg) afin de tester la capacité du dispositif à détecter des pathogènes émergents.

La quasi-totalité des isolats du panel d’évaluation ont été correctement identifiés à l’espèce (95,97 %, 1097 isolats) ou au genre (4,03 %, 43 isolats). L’utilisation de la base de données Bruker daltonic sur le logiciel MALDI Biotyper pour le même panel, a aboutit à un taux bien plus élevé d’isolats non identifiés (33,33 % pour un seuil établi à 1,7 ou 65,88 % pour le seuil de 2,0 recommandé par le fournisseur). L’analyse des résultats obtenus a montré que sur la période étudiée environ 1530 isolats d’Aspergillus ont été identifiés, distribués en 48 espèces. Certaines espèces, pourtant peu connues, étaient fréquentes, comme Aspergillus tubingensis isolé à 99 reprises tandis que d’autres étaient bien plus rares, comme Aspergillus lentulus, une espèce résistante au Voriconazole, isolée deux fois seulement (une à Marseille et une à Toulouse). Quarante-deux isolats de basidiomycètes répartis en 12 espèces ont aussi été identifiés parmi lesquels Schizophyllum commune, connu pour être responsable de sinusites, ne représentait que 15 % des identifications. Une étude cas-témoins a donc été débutée par le CHU de Montpellier pour mieux appréhender le rôle pathogène de ces champignons.

Grâce à l’analyse des spectres issus de l’application en ligne, il est possible de mettre en évidence des pathogènes émergents dont certains ont été fortement sous-estimés jusqu’à présent. Cependant, la collecte d’information sur l’origine des prélèvements, et la réalisation d’études cas-témoins sont nécessaires pour mieux appréhender le rôle de ces agents fongiques émergeants. Cette application web gratuite est donc un outil prometteur qui peut aider le mycologue médical à améliorer facilement et à moindre coût ses identifications fongiques.

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Vol 27 - N° 3

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