Phenotypic resistance and AMR gene–phenotype concordance in Escherichia coli represented in linked EMBL-EBI surveillance records from seven Sub-Saharan African countries
इस अध्ययन ने सात उप-सहारा अफ्रीकी देशों के लिंक्ड EMBL-EBI निगरानी डेटा का विश्लेषण किया ताकि *एस्चेरिचिया कोली* (*Escherichia coli*) में उच्च स्तर की फेनोटाइपिक एंटीमाइक्रोबियल प्रतिरोध और मल्टीड्रग प्रतिरोध को प्रकट किया जा सके, जबकि पता लगाए गए प्रतिरोध जीन और देखे गए फेनोटाइप के बीच सीमित सामंजस्य को उजागर किया गया और सामान्यीकरण में सुधार के लिए बड़े, मानकीकृत डेटासेट की आवश्यकता पर बल दिया गया।
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बैक्टीरिया सूक्ष्म जीव हैं जिन्होंने उन दवाओं को मात देना सीख लिया है जो उन्हें मारने के लिए बनाई गई हैं। यह घटना, जिसे एंटीमाइक्रोबियल रेजिस्टेंस (रोगाणुरोधी प्रतिरोध) के रूप में जाना जाता है, तब होती है जब बैक्टीरिया इस तरह से बदलते हैं जिससे मानक दवाएं अप्रभावी हो जाती हैं, जिससे कभी उपचार योग्य संक्रमण खतरनाक और निरंतर खतरों में बदल जाते हैं। वैज्ञानिक इस समस्या को ट्रैक करने के लिए दो अलग-अलग प्रकार के साक्ष्यों को देखते हैं: लैब में बैक्टीरिया का वास्तविक व्यवहार, जहाँ वे देखते हैं कि क्या दवा बैक्टीरिया को बढ़ने से रोकती है, और बैक्टीरिया के भीतर का जेनेटिक कोड (आनुवंशिक कोड), जहाँ वे विशिष्ट निर्देशों की तलाश करते हैं जो बैक्टीरिया को खुद को बचाने के निर्देश देते हैं। आमतौर पर, शोधकर्ता उम्मीद करते हैं कि ये दोनों जानकारियां पूरी तरह से मेल खाती हैं, ताकि एक विशिष्ट आनुवंशिक निर्देश का मिलना इस बात की गारंटी दे सके कि बैक्टीरिया प्रतिरोधी होगा। हालांकि, वास्तविक दुनिया में, एक जीवाणु के जीन और उसके व्यवहार के बीच का संबंध अक्सर जटिल और अप्रत्याशित होता है, जिससे केवल जेनेटिक कोड को पढ़कर यह अनुमान लगाना कठिन हो जाता है कि कौन से संक्रमणों का इलाज करना कठिन होगा।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने हाल ही में उप-सहारा अफ्रीका के सात देशों के डेटा का उपयोग करके इस पहेली पर ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने 'एस्चेरिचिया कोली' (Escherichiaك कोली) पर ध्यान केंद्रित किया, जो बैक्टीरिया का एक सामान्य प्रकार है जो मनुष्यों और जानवरों की आंतों में रहता है लेकिन मूत्र मार्ग और रक्तप्रवाह में गंभीर संक्रमण भी पैदा कर सकता है। वैज्ञानिकों ने स्वयं नए नमूने एकत्र नहीं किए; इसके बजाय, उन्होंने एक सार्वजनिक डेटाबेस से मौजूदा रिकॉर्ड एकत्र किए जो जेनेटिक डेटा को लैब टेस्ट के परिणामों से जोड़ता है। उनका लक्ष्य यह देखना था कि इन बैक्टीरिया में पाए गए आनुवंशिक निर्देश लैब में देखे गए वास्तविक प्रतिरोध के साथ कितनी अच्छी तरह मेल खाते हैं, और उस क्षेत्र में समस्या के पैमाने को समझना जहाँ डेटा अक्सर दुर्लभ होता है। एक दशक के दौरान एकत्र किए गए 111 अद्वितीय बैक्टीरियल नमूनों को देखकर, वे प्रतिरोध के परिदृश्य का मानचित्र बनाने और यह देखने की उम्मीद कर रहे थे कि क्या जेनेटिक संकेत भविष्य की उपचार रणनीतियों का मार्गदर्शन करने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय हैं।
विश्लेषण ने उपलब्ध रिकॉर्ड के भीतर उच्च प्रतिरोध स्तरों की एक स्पष्ट तस्वीर पेश की। जब शोधकर्ताओं ने विभिन्न एंटीबायोटिक्स के खिलाफ बैक्टीरिया का परीक्षण किया, तो उन्होंने पाया कि 80 प्रतिशत से अधिक परीक्षण परिणामों में बैक्टीरिया दवाओं के प्रति प्रतिरोधी थे। दो विशिष्ट प्रकार की दवाओं के लिए स्थिति विशेष रूप से गंभीर थी: लगभग सभी बैक्टीरिया ट्राइमेथोप्रिम (trimethoprim) और टेट्रासाइक्लिन (tetracycline) के प्रति प्रतिरोधी थे। इसके अलावा, लगभग 40 प्रतिशत अद्वितीय बैक्टीरियल नमूने मल्टीड्रग-रेसिस्टेंट (बहु-दवा प्रतिरोधी) के रूप में वर्गीकृत किए गए थे, जिसका अर्थ है कि वे एंटीबायोटिक्स के कम से कम तीन अलग-अलग वर्गों के हमलों का सामना कर सकते हैं। प्रतिरोध का यह स्तर बताता है कि अध्ययन किए गए क्षेत्रों के कई रोगियों के लिए, मानक उपचार के विकल्प विफल होने की संभावना है, जिससे डॉक्टरों के पास बहुत कम प्रभावी विकल्प बचते हैं।
उच्च प्रतिरोध दर के बावजूद, जेनेटिक डेटा एक अधिक जटिल कहानी बताता है। शोधकर्ताओं ने प्रतिरोध से जुड़े 24 अलग-अलग जीन की पहचान की, जो जीवित रहने के लिए बैक्टीरिया के आंतरिक टूलकिट की तरह कार्य करते हैं। उन्होंने पाया कि कुछ जीन अक्सर एक साथ दिखाई देते हैं, जिससे पता चलता है कि वे एक ही जेनेटिक सामग्री के टुकड़े पर एक पैकेज के रूप में यात्रा कर सकते हैं। हालांकि, जब उन्होंने इन जेनेटिक निष्कर्षों को वास्तविक लैब परिणामों के साथ मिलाने की कोशिश की, तो संबंध कमजोर निकला। कई मामलों में, बैक्टीरिया में प्रतिरोध के लिए जीन मौजूद थे लेकिन फिर भी लैब में वे दवाओं के प्रति संवेदनशील दिखाई दिए, या इसके विपरीत, उनके पास अपेक्षित जीन होने के बावजूद वे दवाओं का विरोध कर रहे थे। जेनेटिक उपस्थिति और भौतिक प्रतिरोध के बीच सांख्यिकीय समझौता कम था, जो यह दर्शाता है कि केवल एक प्रतिरोध जीन का मिलना यह गारंटी नहीं देता कि बैक्टीरिया वास्तविक संक्रमण में प्रतिरोधी होगा।
अध्ययन ने यह भी देखा कि ये बैक्टीरिया कहाँ से आए थे और विभिन्न स्थानों पर उनमें कितना अंतर था। अधिकांश नमूने गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल ट्रैक्ट (जठरांत्र मार्ग) से आए थे, जो इस बात के अनुरूप है कि ई. कोली आंत का एक प्राकृतिक निवासी है। प्रतिरोध की दर देश दर देश काफी भिन्न थी, कुछ राष्ट्रों में अत्यधिक उच्च प्रतिरोध स्तर देखा गया जबकि अन्य में बहुत कम दर दिखाई दी, हालांकि कुछ क्षेत्रों से नमूनों की कम संख्या इन तुलनाओं की व्याख्या करना कठिन बनाती है। शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर मॉडल का भी उपयोग किया ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या वे उपलब्ध डेटा के आधार पर प्रतिरोध की भविष्यवाणी कर सकते हैं। हालांकि मॉडल कुछ सही अनुमान लगा सकते थे, लेकिन वे नैदानिक निर्णय लेने के लिए विश्वसनीय उपकरण के रूप में उपयोग करने के लिए पर्याप्त सटीक नहीं थे, जो शामिल जैविक प्रणालियों की जटिलता को उजागर करता है।
अंततः, यह कार्य वर्तमान निगरानी प्रणालियों की सीमाओं के लिए एक महत्वपूर्ण अनुस्मारक के रूप में कार्य करता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि जबकि सार्वजनिक डेटाबेस रुझानों को पहचानने और पैटर्न की पहचान करने के लिए मूल्यवान हैं, उप-सहारा अफ्रीका से उपलब्ध डेटा अक्सर बहुत खंडित और असमान होता है, जो क्षेत्र के प्रतिरोध परिदृश्य की पूर्ण तस्वीर प्रदान करने के लिए अपर्याप्त है। जीन और व्यवहार के बीच का बेमेल होना यह सुझाव देता है कि वैज्ञानिक अभी केवल जेनेटिक टेस्टिंग के आधार पर यह निर्धारित करने के लिए निर्भर नहीं हो सकते कि कौन से एंटीबायोटिक्स काम करेंगे। इसके बजाय, ये निष्कर्ष बड़े, अधिक मानकीकृत अध्ययनों की तत्काल आवश्यकता पर जोर देते हैं जिनमें नमूनों की एक विस्तृत विविधता और अधिक व्यापक परीक्षण शामिल हों। जब तक ऐसा डेटा उपलब्ध नहीं होता, तब तक इस क्षेत्र में प्रतिरोध की वास्तविक सीमा स्पष्ट नहीं रहती, और बैक्टीरिया के अपने जीन में क्या है और वे वास्तव में कैसे व्यवहार करते हैं, इसके बीच का अंतर इन संक्रमणों को नियंत्रित करने के चिकित्सा प्रयासों को चुनौती देता रहेगा।
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