Antibioticoresistenza come indicatore dell uso del farmaco: i risultati del progetto Safeorganic

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1 Antibioticoresistenza come indicatore dell uso del farmaco: i risultati del progetto Safeorganic Ricci Antonia, Cibin Veronica, Barrucci Federica, Patuzzi Ilaria

2 Un uso eccessivo degli antibiotici è considerato fra le cause di resistenza Nei Paesi occidentali circa il 50% degli antibiotici sono utilizzati in zootecnica, e la restante parte ad uso umano Generalmente una riduzione nel consumo di antibiotici porta ad una riduzione dei batteri resistenti Il tempo necessario ad invertire questa tendenza dipende al tipo di batteri e dal tipo di resistenza I Paesi che hanno messo in atto una politica di uso prudente del farmaco hanno avuto successo nel ridurre i fenomeni di antibioticoresistenza negli animali allevati a scopo zootecnico

3 Bacteria miss their medicine Danish bans on animal feed antibiotics clears up bacterial resistance. 4 July 2001 CORIE LOK The number of antibioticresistant bacteria in Danish chickens and pigs has decreased dramatically since Denmark began to remove antibiotics from animal feed, according to a new report. This is the first large-scale evidence that eliminating agricultural antibiotics may reverse the rise of resistant bacteria in livestock. Fewer bacteria in danish pigs are now resistant to antibiotics. Agripicture

4 L uso degli antibiotici negli animali è molto diverso nei diversi Paesi europei; i Paesi nordici hanno comportamenti più virtuosi mg/ PCU: Population correction unit European Medicine Agency, European Surveillance of Veterinary Antimicrobial Consumption, Sales of veterinary antimicrobial agents in 25/EU/EEA countries in 2012

5 L acquisizione della resistenza da parte dei batteri avviene sostanzialmente in due modi: per via verticale e per via orizzontale. La maggior parte dei meccanismi di antibioticoresistenza hanno conseguenze negative sulla fitness del batterio stesso, con alcune eccezioni rappresentate da batteri resistenti che presentano una fitness migliore di quelli sensibili, anche in assenza di pressione selettiva

6 Obiettivo dello studio Sviluppare uno strumento che permetta la classificazione degli allevamenti a seconda del pattern di antibioticoresistenza, per identificare quelle aziende che mostrano un profilo di resistenza discordante rispetto al tipo di gestione (nello specifico, biologici o convenzionali)

7 Dati utilizzati E. coli isolati da campioni fecali raccolti in allevamenti di suini da ingrasso e sottoposti a MIC, in Italia e in Svezia ITALIA: 25 allevamenti biologici e 25 convenzionali, 5 animali (scelti casualmente) per allevamento, 1 isolato per suino SVEZIA: 18 allevamenti biologici e 18 convenzionali, 2 animali (scelti casualmente) per allevamento, 1 isolato per suino

8 Antibiotici testati Il medesimo pannello composto da 14 antibiotici è stato utilizzato sia in Italia che in Svezia: ampicillin, cefotaxime, ceftazidime, chloramphenicol, ciprofloxacin, colistin, florfenicol, gentamicin, kanamycin, nalidixic acid, streptomycin, sulphonamides, tetracycline, trimethoprim. A seconda del valore di MIC, i ceppi di E. coli sono stati classificati come resistenti (R) o sensibili (S) utilizzando i valori di cutoff epidemiologici (ECOFF) stabiliti da EUCAST

9 L effetto Paese (Fisher exact test, p<0.01 e Odds Ratio) AM Partner ID R S p-value OR 95%CI inf 95%CI sup Ampicillin IT SE ,000 4,48 2,02 11,32 Cefotaxime IT SE ,000 0,00 0,00 Inf Ceftazidime IT SE ,000 Inf 0,05 Inf Chloramphenicol IT SE ,000 Inf 3,53 Inf Ciprofloxacin IT SE ,382 2,39 0,54 21,91 Colistin IT SE ,344 Inf 0,34 Inf Florfenicol IT SE ,207 Inf 0,49 Inf Gentamicin IT SE ,216 Inf 0,57 Inf Kanamycin IT SE ,356 Inf 0,42 Inf Nalidixic acid IT SE ,205 4,20 0,62 180,44 Streptomycin IT SE ,033 1,93 1,02 3,83 Sulphonamides IT SE ,003 2,58 1,33 5,28 Tetracycline IT SE ,000 7,35 3,54 16,85 Trimethoprim IT SE ,001 3,42 1,53 8,67

10 L effetto tipo di azienda (Fisher exact test, p<0.01 eodds Ratio) AM Herd type R S p-value OR 95%CI inf 95%CI sup Ampicillin Conventional Organic ,000 12,62 6,49 26,32 Cefotaxime Conventional Organic ,000 0,00 0,00 Inf Ceftazidime Conventional Organic ,498 Inf 0,19 Inf Chloramphenicol Conventional Organic ,000 16,16 4,95 83,71 Ciprofloxacin Conventional Organic ,001 8,73 2,00 79,51 Colistin Conventional Organic ,030 Inf 1,20 Inf Florfenicol Conventional Organic ,007 Inf 1,76 Inf Gentamicin Conventional Organic ,036 8,32 1,09 372,85 Kanamycin Conventional Organic ,121 6,17 0,74 286,25 Nalidixic acid Conventional Organic ,001 15,16 2,25 646,33 Streptomycin Conventional Organic ,000 9,27 5,08 17,66 Sulphonamides Conventional Organic ,000 7,01 4,00 12,65 Tetracycline Conventional Organic ,000 3,86 2,37 6,34 Trimethoprim Conventional Organic ,000 9,72 4,90 20,82

11 L analisi delle componenti principali (PCA) è stata utilizzata per discriminare le aziende sulla base del pattern di antibioticoresistenza PCA è una tecnica che permette di rappresentare un individuo all interno della popolazione, tenendo in considerazione tutti i dati disponibili per quell individuo, e di rappresentare le relazioni fra gli individui. I risultati sono rappresentati in modo semplice ed intuitivo

12 MULTIVARIATE analysis Unsurpevised PCA Description of similarities and differences Concetto di PCA: ridurre la dimensionalità di un dataset contenente un elevato numero di variabili correlate, mantenendo il più possibile la variabilità presente nel data set Quante componenti servono? Quelle necessarie per spiegare il 70-80% della varianza totale

13 La PCA è stata utilizzata in questo studio per descrivere le differenze nei pattern di antibioticoresistenza fra allevamenti biologici e convenzionali, ma anche le differenze all interno dello stesso gruppo di allevamenti Quindi, quando un gruppo di allevamenti occupa uno spazio diverso nel piano, è possibile dire che questi differiscono rispetto al pattern di antibioticoresistenza, mentre allevamenti che si trovano vicini nello spazio mostrano comportamento simile

14 Score plot di tutti gli allevamenti testati: colori diversi indicano la diversa origine o tipologia di allevamento

15 Biplot di tutti gli allevamenti testati: sono identificati i singoli allevamenti

16 Barplot: contributo delle singole molecole a PC1 e PC2

17 Biplot degli allevamenti italiani campionati

18 Biplot degli allevamenti svedesi campionati SE_15 SE_1: streptomycin 100% and sulphonamides 50%; SE_15 ampicillin 50% streptomycin 50% and sulphonamides 50%.

19 Conclusioni generali PCA è risultata essere uno strumento utile per discriminare gli allevamenti sulla base del profilo di antibioticoresistenza, e quindi per fornire informazioni all Autorità Competente al fine di identificare le aziende da sottoporre a controlli addizionali in merito all utilizzo del farmaco veterinario

20 Prospettive Per esplorare in modo più accurato la correlazione fra il consumo di antibiotici e la resistenza, è necessario acquisire dati dettagliati su: - profilo di antibioticoresistenza - tipo di farmaci utilizzati - protocolli terapeutici - età e fase produttiva degli animali trattati

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