Integrating Whole-Genome Sequencing Data Into Quantitative Risk Assessment of Foodborne Antimicrobial Resistance: A Review of Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Whole-genome sequencing (WGS) will soon replace traditional phenotypic methods for routine testing of foodborne antimicrobial resistance (AMR). WGS is expected to improve AMR surveillance by providing a greater understanding of the transmission of resistant bacteria and AMR genes throughout the food chain, and therefore support risk assessment activities. At this stage, it is unclear how WGS data can be integrated into quantitative microbial risk assessment (QMRA) models and whether their integration will impact final risk estimates or the assessment of risk mitigation measures. This review explores opportunities and challenges of integrating WGS data into QMRA models that follow the Codex Alimentarius Guidelines for Risk Analysis of Foodborne AMR. We describe how WGS offers an opportunity to enhance the next-generation of foodborne AMR QMRA modeling. Instead of considering all hazard strains as equally likely to cause disease, WGS data can improve hazard identification by focusing on those strains of highest public health relevance. WGS results can be used to stratify hazards into strains with similar genetic profiles that are expected to behave similarly, e.g., in terms of growth, survival, virulence or response to antimicrobial treatment. The QMRA input distributions can be tailored to each strain accordingly, making it possible to capture the variability in the strains of interest while decreasing the uncertainty in the model. WGS also allows for a more meaningful approach to explore genetic similarity among bacterial populations found at successive stages of the food chain, improving the estimation of the probability and magnitude of exposure to AMR hazards at point of consumption. WGS therefore has the potential to substantially improve the utility of foodborne AMR QMRA models. However, some degree of uncertainty remains in relation to the thresholds of genetic similarity to be used, as well as the degree of correlation between genotypic and phenotypic profiles. The latter could be improved using a functional approach based on prediction of microbial behavior from a combination of 'omics' techniques (e.g., transcriptomics, proteomics and metabolomics). We strongly recommend that methodologies to incorporate WGS data in risk assessment be included in any future revision of the Codex Alimentarius Guidelines for Risk Analysis of Foodborne AMR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».