TyphiNET: Ho Sbloccato i Segreti della Salmonella Typhi per la Nostra Salute!

Amici appassionati di scienza e salute, oggi voglio portarvi con me in un viaggio affascinante nel mondo della genomica e della salute pubblica. Immaginate di avere una sorta di “Google Maps” super avanzato, capace non di mostrarvi strade, ma la diffusione e le caratteristiche di un nemico invisibile e insidioso: la Salmonella Typhi, il batterio responsabile della febbre tifoide. Ebbene, questo strumento esiste e si chiama TyphiNET, e credetemi, sta cambiando le carte in tavola nella lotta contro questa malattia!

Febbre Tifoide e Resistenza Antimicrobica: Una Sfida Globale

Prima di tuffarci in TyphiNET, facciamo un piccolo passo indietro. La febbre tifoide, come saprete, è un’infezione batterica sistemica che colpisce circa nove milioni di persone ogni anno, soprattutto nei paesi a basso e medio reddito, dove le infrastrutture igienico-sanitarie sono carenti. Pensate che senza una terapia antimicrobica efficace, la mortalità può arrivare al 10%! Fortunatamente, con i farmaci giusti, scende all’1%. Il problema? La resistenza antimicrobica (AMR). Quei batteri furbetti stanno diventando sempre più resistenti agli antibiotici che usiamo per combatterli. Questo è un grattacapo enorme, specialmente in quelle aree dove la diagnosi tramite emocoltura (che ha pure una sensibilità bassina, meno del 60%) è un lusso.

Di conseguenza, spesso i medici devono scegliere la terapia “a naso”, basandosi sui pattern di resistenza locali. L’OMS, ad esempio, suggerisce ciprofloxacina se la resistenza locale è bassa, altrimenti azitromicina o ceftriaxone. E non dimentichiamoci dei ceppi MDR (Multi-Drug Resistant), resistenti ai vecchi cavalli di battaglia come ampicillina, cloramfenicolo e trimetoprim-sulfametossazolo, o peggio, i ceppi XDR (Extensively Drug Resistant), che sono MDR e in più resistenti a ciprofloxacina e ceftriaxone. Un vero incubo!

Per fortuna, da qualche anno abbiamo i vaccini coniugati contro il tifo (TCV), sicuri ed efficaci anche nei bambini piccoli. L’Alleanza Gavi sta supportando la loro introduzione, specialmente dove l’AMR è alta. E qui entra in gioco la genomica.

TyphiNET: Rendere la Genomica Accessibile a Tutti

Il sequenziamento del genoma intero (WGS) dei patogeni è una miniera d’oro di informazioni. Ci dice quali varianti di Typhi (genotipi o lignaggi) circolano, qual è la prevalenza dell’AMR e quali sono i meccanismi genetici dietro. Ma diciamocelo, leggere e interpretare dati genomici non è una passeggiata per chi non è del mestiere. Ed è qui che ho pensato: “E se potessimo rendere tutto questo più semplice, più visivo, più… utile per chi deve prendere decisioni importanti sulla salute pubblica?”.

Ecco l’idea dietro TyphiNET (potete curiosare su https://www.typhi.net)! È una dashboard online interattiva che ho contribuito a sviluppare per esplorare i dati sui genotipi di Typhi e sulla distribuzione dell’AMR, derivati da sequenze genomiche disponibili pubblicamente. Con TyphiNET, anche chi non mastica genomica quotidianamente – come i responsabili delle campagne vaccinali o chi definisce le linee guida per le terapie empiriche – può accedere a queste informazioni cruciali.

Cosa si può fare? Beh, si possono esplorare i riassunti a livello nazionale, come la frequenza dei lignaggi del patogeno, i trend temporali nella resistenza agli antimicrobici clinicamente rilevanti, e le specifiche varianti e meccanismi che guidano l’emergenza dell’AMR. E la cosa bella è che si possono scaricare grafici e report per condividerli facilmente. Fondamentale: TyphiNET si basa su dati genomici di alta qualità, curati dal Global Typhoid Pathogen Genomics Consortium (GTGC) e analizzati con la piattaforma Pathogenwatch. Abbiamo fatto molta attenzione a includere solo dati da campionamenti non mirati, quelli adatti a stimare la vera prevalenza dell’AMR (niente dati personali, ovviamente!). A febbraio 2024, avevamo già dentro 11.836 genomi da 101 paesi. Mica male, eh?

La piattaforma è costruita con tecnologie moderne (MERN stack: MongoDB, Express, React, Node – per i più nerd tra voi) ed è open-source. Le visualizzazioni sono super intuitive, grazie a ReactJS, e funziona bene su computer, tablet e smartphone.

Come Funziona la Magia Dietro le Quinte?

Ve lo spiego in modo semplice. Il GTGC raccoglie e cura i dati genomici di Typhi e i metadati associati. Pathogenwatch fa il lavoro sporco di analizzare le sequenze, identificare i genotipi (con lo schema GenoTyphi) e i determinanti di AMR. Noi poi, con uno “Spyder” (un web-scraper), peschiamo questi dati aggiornati da Pathogenwatch e li carichiamo nel database di TyphiNET.

La parte cruciale è la curatela dei metadati. Non basta avere la sequenza, bisogna sapere da dove viene, quando è stata isolata, se era un caso di viaggio, lo scopo del campionamento (era uno studio mirato su ceppi resistenti o una sorveglianza di routine?). Queste informazioni sono vitali per non prendere fischi per fiaschi quando si calcolano le prevalenze. Per esempio, escludiamo i campioni da portatori asintomatici o da fonti ambientali per concentrarci sulle infezioni acute.

TyphiNET si concentra sul livello nazionale, perché le decisioni su vaccinazioni e terapie avvengono lì. Le stime di prevalenza sono semplici proporzioni, e le mostriamo solo se abbiamo almeno 10-20 campioni per un dato paese e anno, per avere un minimo di robustezza statistica.

Un Tour Guidato: Cosa Vediamo su TyphiNET?

La prima cosa che salta all’occhio è una mappa del mondo interattiva. Si può colorare i paesi in base a:

• Prevalenza di profili AMR clinicamente rilevanti (MDR, XDR, non sensibilità o resistenza a ciprofloxacina, resistenza ad azitromicina, pansuscettibilità).
• Prevalenza di genotipi (come il famoso H58/4.3.1).
• Numero di campioni disponibili.

Passandoci sopra col mouse, appaiono i dettagli. Si può filtrare per dati locali o da viaggiatori, e per periodo temporale. I colori della mappa per l’AMR sono studiati per dare un’idea immediata della situazione: dal verde (bassa resistenza) al rosso intenso (resistenza molto alta).

Poi ci sono altri quattro grafici che si popolano quando si seleziona un paese:

• Trend della farmaco-resistenza: come cambia la resistenza nel tempo.
• Frequenze di resistenza nei genotipi: quali varianti batteriche sono più resistenti.
• Determinanti di resistenza nei genotipi: quali geni o mutazioni specifiche causano la resistenza in quelle varianti.
• Distribuzione dei genotipi: quali ceppi circolano e come cambiano le loro proporzioni annualmente, un po’ come una curva epidemica.

E, come dicevo, tutto scaricabile in PNG o PDF!

Storie Vere dalla Frontiera dell’AMR: I Casi Studio

Per farvi capire la potenza di TyphiNET, vi racconto tre “storie” che emergono dai dati.

1. Pakistan: L’Emergenza dell’XDR

Se sulla mappa selezioniamo “Extensively drug resistant”, il Pakistan si illumina di rosso. Cliccandoci sopra, vediamo che i primi casi XDR sono comparsi nel 2016, su uno sfondo di alta prevalenza di ceppi non sensibili alla ciprofloxacina (CipNS) e MDR. Il colpevole? Principalmente il genotipo 4.3.1.1.P1, che è diventato dominante in pochi anni. Questo ceppo ha ereditato i geni MDR e la mutazione per CipNS dal suo “genitore” 4.3.1.1 e ha acquisito in più i geni qnrS e blaCTX-M-15, diventando XDR. TyphiNET ci permette di monitorare se questo brutto ceffo si diffonde altrove.

2. Bangladesh: Declino dell’MDR e Nascita della Resistenza all’Azitromicina

In Bangladesh, la situazione è diversa. Negli ultimi anni, l’MDR è diminuito, passando dal 91% nel 2005 a circa l’8-30% tra il 2013 e il 2019. Questo è coinciso con un calo dei genotipi 4.3.1. Contemporaneamente, però, dal 2014 è emersa la resistenza all’azitromicina, un farmaco di riserva importante. TyphiNET mostra che questa resistenza non è legata a un singolo genotipo, ma sta comparendo in diverse varianti batteriche a causa di mutazioni nel gene acrB (come R717Q o R717L). Una situazione da tenere d’occhio!

3. Malawi: Sostituzione Clonale e Nuove Resistenze

In Malawi, l’MDR è schizzato alle stelle. Dal 21% nel 2010 al 96% nel 2012, rimanendo altissimo da allora. Questo è dovuto alla sostituzione quasi totale dei ceppi locali da parte del genotipo 4.3.1.1.EA1. E la storia non finisce qui: più recentemente (2018-2019), abbiamo visto emergere la non sensibilità alla ciprofloxacina (CipNS) proprio all’interno di questo ceppo MDR dominante, a causa di nuove mutazioni. Questo è preoccupante perché la ciprofloxacina è un farmaco chiave. Il Malawi ha recentemente introdotto il vaccino TCV, e TyphiNET sarà cruciale per monitorare l’impatto sulla popolazione batterica.

Limiti e Prospettive Future

Certo, TyphiNET è potente, ma la sua forza dipende dalla disponibilità dei dati. Paesi come India, Pakistan, Bangladesh, Nepal e Malawi sono ben rappresentati, ma spesso grazie a pochi grandi studi di ricerca. C’è un grande bisogno di più dati, specialmente dall’Africa. La buona notizia è che l’importanza del sequenziamento dei patogeni è sempre più riconosciuta a livello globale (pensate all’International Pathogen Surveillance Network dell’OMS).

Il futuro di TyphiNET e di iniziative simili dipende da alcuni fattori chiave:

• Condivisione dei dati: i dati WGS devono essere condivisi rapidamente.
• Metadati di qualità: servono metadati accurati e completi.
• Cura continua: il database AMR di Pathogenwatch deve essere costantemente aggiornato.
• Sviluppo continuo: dobbiamo ascoltare chi usa la piattaforma e migliorarla.

Il GTGC è nato proprio per supportare tutto questo. Stiamo già pensando a come aggiungere misure di incertezza ai grafici e a come estendere l’approccio ad altri patogeni.

In un mondo alle prese con l’AMR crescente e con l’introduzione di nuovi vaccini, spero che TyphiNET possa davvero fare la differenza, fornendo uno strumento accessibile per monitorare i trend genomici della Salmonella Typhi. Questi dati possono informare le politiche vaccinali, le terapie empiriche e persino gli interventi su acqua e igiene. E chissà, forse questo modello potrà essere applicato anche ad altri batteri “cattivi”. La strada è ancora lunga, ma ogni piccolo passo avanti nella comprensione è una vittoria per la salute di tutti noi!

Fonte: Springer