抗生物質耐性の実験的疫学：適切な動物モデルシステムを探しています

抗生物質耐性は、公衆衛生の主要な課題の1つとして認識されています。抗生物質耐性の世界的な広がりは、細胞（クローン）、細胞内（プラスミド、トランスポゾン、およびインテグロンに位置する耐性遺伝子）、および上細胞（クローン錯体、遺伝交換コミュニティ、および微生物豊かなアンサンブル）を含む、多階層相互作用全体にわたる一定の情報の流れの結果です。このようなマルチレベルの複雑さを研究するために、抗生物質耐性をゴキブリ耐性のBlatella Germanicaと伝達するための実験的疫学モデルを確立することを提案します。このペーパーでは、この動物が実験的疫学の適切なモデルであると結論付けることを可能にするB. gurmanica集団を使用した5種類の予備実験の結果を報告します。（ii）腸内微生物叢に対する異なる食事の影響。（iii）宿主のフィットネスに対する抗生物質の効果。（iv）天然および実験室で飼育された集団における抗生物質耐性遺伝子の存在の評価。（v）特定の抗生物質耐性遺伝子を抱えるプラスミドの調製。基本的な考え方は、抗生物質曝露が高くて低い集団を持つことで、それぞれ病院とコミュニティをシミュレートし、集団間の昆虫の特定の移動率を持つことです。並行して、抗生物質耐性伝達の実験システムを模倣するPムブレンコンピューティングに基づく計算モデルを提示します。この提案は、公衆衛生に関心のある抗生物質耐性伝播のより複雑な集団動力学の開発のための概念の証明として機能し、手順を評価し、疫学における適切な介入を設計するのに役立ちます。

Antibiotic resistance is recognized as one of the major challenges in public health. The global spread of antibiotic resistance is the consequence of a constant flow of information across multi-hierarchical interactions, involving cellular (clones), subcellular (resistance genes located in plasmids, transposons, and integrons), and supracellular (clonal complexes, genetic exchange communities, and microbiotic ensembles) levels. In order to study such multilevel complexity, we propose to establish an experimental epidemiology model for the transmission of antibiotic resistance with the cockroach Blatella germanica. This paper reports the results of five types of preliminary experiments with B. germanica populations that allow us to conclude that this animal is an appropriate model for experimental epidemiology: (i) the composition, transmission, and acquisition of gut microbiota and endosymbionts; (ii) the effect of different diets on gut microbiota; (iii) the effect of antibiotics on host fitness; (iv) the evaluation of the presence of antibiotic resistance genes in natural- and lab-reared populations; and (v) the preparation of plasmids harboring specific antibiotic resistance genes. The basic idea is to have populations with higher and lower antibiotic exposure, simulating the hospital and the community, respectively, and with a certain migration rate of insects between populations. In parallel, we present a computational model based on P-membrane computing that will mimic the experimental system of antibiotic resistance transmission. The proposal serves as a proof of concept for the development of more-complex population dynamics of antibiotic resistance transmission that are of interest in public health, which can help us evaluate procedures and design appropriate interventions in epidemiology.