Rapid testing to target the most successful antibiotics

Marc Saulmont

ARSIA asbl

Brussels, 23 Octobrer 2015

FESASS International Conference

Farmers and veterinarians together to

tackle antimicrobial resistances

Identification des bactéries pathogènes

Déterminer leur profil de résistances aux antibactériens

Répondre aux exigences du client

Résultats fiables

Résultats rapides

Coûts peu élevé

Microbiologie vétérinaire

Absence de développement technologique spécifique (sauf PCR)

Automatisation très limitée

Absence de réseaux structurés

En Belgique, nombre très limité d’intervenants de taille significative

Les principales missions du laboratoire de microbiologie en médecine

vétérinaire

Microbiologie vétérinaire

–Avant:

•tests phénotypiques classiques

–Colorations, galeries

biochimiques…

–Peu ou pas d’automatisation, pas

d’automates réellement adaptés à la

bactériologie vétérinaire

Microbiologie vétérinaire

Depuis peu:

Apparition de la spectrométrie de masse appliquée à la microbiologie

MALDI TOF (Matrix Assay Laser Desorption Ionisation, Time of Flight)

Identification des bactéries pathogènes

Ensemencement des différents milieux de culture

24H à 48H

Avant

Tests phénotypiques (colorations,

oxydases, catalases, galeries…)

48H

Identification

Maintenant

Maldi Tof

5 minutes

Délais d'obtention d'un résultat bactériologique

45%

30%

42%

63%

92%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2011 2012 2013 2014 2015

<3j

3-5j

6-10j

>10j

1er trimestre 2013 <3j

20%

6-10j

15%

>10j

28%

3-5j

37%

4e trimestre 2013

>10j

4%6-10j

5%

3-5j

30%

<3j

61%

Délais d'obtention d'un résultat bactériologique

45%

30%

42%

63%

92%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2011 2012 2013 2014 2015

<3j

3-5j

6-10j

>10j

Mais aussi…

Résultats plus précis et plus fiables Bibliothèque Bruker riche de plus de 4200 spectres de

référence

Exemple: SCN, Mycoplasma spp.

Mises à jour régulières des bibliothèques

Création de réseaux d’utilisateur

A faible coût

Exception faite de l’amortissement et la maintenance

2° mission du laboratoire de microbiologie

Déterminer le profil de résistances

aux antibactériens

•Technique de diffusion en milieu

gélosé

•Sous accréditation pour les

entérobactéries et Staphylococcus

aureus

Belac ISO 17025

QC

Système Sirscan

• lecture semi automatisée

• aide à l’interprétation des résultats bruts

• stockage des données et traitement épidémiologique

Un objectif

immédiat et urgent

Des objectifs

indirects

http://www.canstockphoto.fr/math-tableau-noir-9875082.html

http://stickeramoi.com/sticker-animaux-ferme/5851-autocollant-fermier-deco-chambre-enfant.html

Détermination de la sensibilité aux antibiotiques

Un objectif direct

Apporter aux praticiens, une information précise en matière de résistance aux antibactériens d’intérêt vétérinaire

Interpréter le résultat et le replacer dans le contexte pathologique

Un objectif indirect

Épidémiologique

Même s’il existe plusieurs biais de prélèvement

Recours fréquent au laboratoire en cas d’échec thérapeutique

Bactéries soumises à une pression de sélection préalable

Pas de maîtrise du prélèvement

Permet néanmoins

De montrer, s’il y a ou non évolution de l’antibiorésistance dans le cadre de notre pratique bovine

Exploiter et vulgariser des donnéesProvenant des utilisateurs directs et donc des prescripteurs

Articles, présentations diverses pour vétérinaires

Rapport d’activité antibiogramme (4 éditions depuis 2005)

Société Belge Francophone de Buiatrie

Evolution de l'antibiorésistance pour les E. coli CS31a et F17 chez les veaux

0,00%10,00%20,00%30,00%40,00%50,00%60,00%70,00%80,00%90,00%

100,00%

TR

IME

TH

OP

+S

UL

FA

2

AM

OX

ICIL

LIN

E 2

AM

OX

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2

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LIS

TIN

E 2

GE

NT

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ICIN

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C3

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4G

KA

NA

MY

CIN

E

FL

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FE

NIC

OL

TE

TR

AC

YC

LIN

E

% Rb 2005 2009

% Rb 2010 2012

% Ra2013-2015

Evolution de l'antibiorésistance pour les E. coli CS31a et F17 chez les veaux entre

2005-2009 et 2010-2012

0,00%10,00%20,00%30,00%40,00%50,00%60,00%70,00%80,00%90,00%

100,00%T

RIM

ET

HO

P+S

ULF

A

2

AM

OX

ICIL

LIN

E 2

AM

OX

-CLA

V 2

CO

LIS

TIN

E 2

GE

NT

AM

ICIN

E 2

FLU

OR

OQ

UIN

OLO

NE

C3G

et C

4G

KA

NA

MY

CIN

E

FLO

RF

EN

ICO

L

TE

TR

AC

YC

LIN

E

% Rb 2005 2009

% Rb 2010 2012

Evolution de l'antibiorésistance pour les E. coli CS31a et F17 chez les veaux entre

2010-2012 et 2013-2015

0,00%10,00%20,00%30,00%40,00%50,00%60,00%70,00%80,00%90,00%

100,00%

TR

IME

TH

OP

+S

ULF

A

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AM

OX

ICIL

LIN

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AM

OX

-CLA

V 2

CO

LIS

TIN

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C3G

et C

4G

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NA

MY

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FLO

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EN

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L

TE

TR

AC

YC

LIN

E

% Rb 2010 2012

% Ra2013-2015

E. coli résistants à la colistine (CMI > 2mg/L) (en %)

0,00% 0,09%

0,89%

1,28%

4,32%

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

4,50%

5,00%

2011 2012 2013 2014 2015

Evolution de l'antibiorésistance pour les E. coli CS31a et F17 chez les veaux entre

2010-2012 et 2013-2015

0,00%10,00%20,00%30,00%40,00%50,00%60,00%70,00%80,00%90,00%

100,00%T

RIM

ET

HO

P+S

ULF

A

2

AM

OX

ICIL

LIN

E 2

AM

OX

-CLA

V 2

CO

LIS

TIN

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NT

AM

ICIN

E 2

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OQ

UIN

OLO

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C3G

et C

4G

KA

NA

MY

CIN

E

FLO

RF

EN

ICO

L

TE

TR

AC

YC

LIN

E

% Rb 2010 2012

% Ra2013-2015

• Anamnèse

• Infos traitements

• infos animaux traités

Eleveurs /vétérinaires

• Autopsies

• Résultats Bactério

• Antibiogrammes

ARSIA

• Interprétation

• Recommendations

• Conseils en collaboration avec vété traitant

Vété conseil ARSIA

• Recommandations

• Vademecum médicaments

AMCRA

Antimicrobial Consumption and

Resistance in Animals)

Intégration des données ARSIA dans le système de contrôle et de gestion des médicaments belges

Intégration de première ligne

Intégration des données ARSIA dans le système de contrôle et de gestion des médicaments belges

BIGAME: gestion informatique des médicaments à la ferme

Sanitel-MED DB médicament officielle

LIMS ARSIA

AMCRA Antimicrobial Consumption and Resistance in Animals)

DESIR = Data Mining

ELEVEURS

Vétérinaires

TraitementsMotifs de traitement

TraitementsMotifs de traitement

données identifications

données labo

Indicateurs sanitaires

Benchmarking s/ usage des médicaments

Indicateurs s/ usage des médicaments

données antibiotiques