La plupart des aspects techniques liés au séquençage ont été résolus, mais le partage des données et la confiance restent des problèmes clés, selon des experts européens.
L’Autorité européenne de sécurité des aliments (EFSA) et le groupe de travail des Laboratoires de référence inter-européens (EURL) de la Commission européenne sur le prochain séquençage du génome (NGS) ont organisé cette semaine la deuxième conférence Science Meets Policy. Plus de 100 personnes de 20 pays y ont participé en personne, tandis que le nombre de personnes en ligne a culminé à 257.
Stefano Morabito de l'Institut national italien de la santé (ISS), George Haringhuizen de l'Institut national néerlandais pour la santé publique et l'environnement (RIVM), João André Carriço de bioMérieux, Katja Alt, du ministère fédéral allemand de l'Alimentation et de l'Agriculture, et Coen van der Weijden, de l'Autorité néerlandaise de sécurité des produits alimentaires et de consommation (NVWA) ont participé à une table ronde.
Les experts ont souligné la nécessité de faire preuve de flexibilité, d'autant plus qu'il existe 27 pays en Europe à différents stades d'utilisation du séquençage du génome entier et que les épidémies peuvent impliquer des pays extérieurs à l'UE. Ils ont discuté des types de données nécessaires, de la qualité et de la comparabilité des données, des problèmes de ressources, de la manière d'instaurer la confiance et du rôle des différentes parties, notamment les services réglementaires et l'industrie.
Le système One Health WGS de l’EFSA et de l’ECDC fonctionne depuis juillet 2022 et, même si les choses se passent bien, tous les États membres n’y contribuent pas de la même manière.
Dilemme du partage de données
«Nous pensons que d’un point de vue technologique et méthodologique, nous sommes prêts à utiliser les données WGS plus largement et avec plus d’impact. De nombreux problèmes ont été résolus et l'infrastructure technique a été construite. Il ne fait aucun doute, du moins au sein de la communauté, que le partage de données ajoute de la valeur, car il permet une détection plus rapide des épidémies et une meilleure traçabilité. Cela augmente la probabilité de relier des cas sporadiques aux clusters et de détecter les épidémies, et il y a un impact économique mesurable», a-t-il dit.
«Cependant, même si l’on sait que le partage de données est utile, certains obstacles empêchent encore une utilisation plus large», a dit Url.
«Il existe des lacunes technologiques dans la mesure où tous les États membres ou organisations n'utilisent pas régulièrement le WGS. On s’inquiète également du fait que des personnes et des pays disent que nous ne disposons pas d’une base juridique solide pour partager des données. On craint que les personnes perdent le contrôle des données, qu’ils produisent les données, les partagent mais ne sachent pas ce qui se passe ensuite. On craint que si cette technologie était utilisée à grande échelle, beaucoup plus de clusters seraient détectés, ce qui est une bonne chose du point de vue de la santé publique, mais cela augmenterait également la charge de travail des autorités nationales pour suivre et traiter ces clusters.»
Url a dit qu’il serait «imprudent» d’attendre que les législateurs définissent les règles du jeu.
«La communauté WGS doit faire sa part pour créer les conditions du succès. Nous pensons que nous pouvons faire beaucoup pour faire progresser le partage de données dans le cadre législatif actuel. Nous devons encore travailler à créer une compréhension mutuelle sur les avantages et les limites de cette technologie. Nous devons nous mettre d’accord sur des lignes directrices, des processus et des procédures communs, sinon nous ne saurions pas comment comparer les différents résultats», a-t-il dit.
«Nous voulons agir aussi ouvertement que possible mais aussi confidentiellement que nécessaire, il y a une ligne fine que nous devons trouver. L'EFSA a investi des ressources dans la création d'une infrastructure technologique permettant le partage de données WGS, principalement pour lutter contre les menaces d'origine alimentaire. Nous continuerons à faire notre part pour faire progresser le partage des données génomiques.»
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| Eric Stevens |
«Après plus d'une décennie d'expérience, ce n'est pas le séquençage qui constitue le défi lors de la transition vers ces données, mais la manière dont vous allez les analyser, former le personnel, acquérir les compétences et permettre à l'ensemble du système de les utiliser efficacement.»
«Les métadonnées aident à dresser un tableau complet. Sans elles, vous disposez d’une séquence d’ADN qui ne peut vous renseigner que sur certaines choses. Les données contextuelles donnent vie à ces données, elles vous indiquent d'où viennent ces bactéries, comment elles vivaient et lorsque nous commençons à réfléchir aux interventions que nous pouvons faire, nous avons besoin de ces informations pour comprendre la situation dans son ensemble.
«Pour nous, la meilleure utilisation est de rendre les données ouvertes accessibles à tous, car quelqu'un peut s'intéresser à Salmonella, quelqu'un d'autre à E. coli et parfois ces données se chevauchent avec des interventions que vous pouvez effectuer pour des contrôles préventifs et réduire la contamination.»
Stevens a dit qu'une fois les données entrées dans la base de données, diverses choses peuvent être examinées.
«Quand on commence à penser à la chaîne alimentaire mondiale, on peut se demander où avons-nous besoin de plus de données.et commencer à réaliser des projets pour résoudre ces problèmes afin de mieux comprendre comment les aliments sont contaminés en premier lieu. Vous ne sauriez rien de tout cela si vous n’aviez pas les données qui peuvent vous aider à montrer la voie», a-t-il dit.
«GenomeTrakr est responsable de près de 100 000 isolats alimentaires et environnementaux afin de dresser un tableau plus complet du lien entre les isolats cliniques et leurs sources, afin que nous puissions non seulement répondre aux épidémies d'origine alimentaire, mais aussi essayer de les prévenir. Lorsque vous commencez à examiner d’où proviennent vos sources d’isolats alimentaires et environnementaux liés aux maladies humaines, vous pouvez commencer à attribuer les sources et à un ciblage plus préventif. Si nous pouvons parvenir à un point où nous pouvons télécharger des données en temps réel, nous pouvons commencer à établir ces connexions le plus tôt possible pour retirer un produit contaminé du marché.»
Cela peut également aider à passer de la réponse aux épidémies à la prévention de la contamination.
«Dans un établissement par exemple, vous n'allez pas faire de WGS pour identifier un agent pathogène, vous pouvez faire une méthode de culture rapide pour voir sa présence ou son absence. Mais si vous avez un établissement qui se demande s'il y a un agent pathogène résident, vous aimeriez à 100% cette information du WGS. Vous pourriez étendre cela aux exploitations agricoles et aux sources d’eau potentielles», a dit Stevens.
«Lorsque vous commencez à réaliser des projets dans différentes parties du monde, vous commencez à comprendre que tout le monde a des problèmes qui ne le sont peut-être pas pour vous. Nous avons fait beaucoup de travail en Amérique latine et le gros problème pour se lancer dans le séquençage est la disponibilité des réactifs. Nous entendons dire que cela coûte cinq à sept fois plus cher que ce que nous payons. Lorsque nous parlons de l’utilisation de cette technologie dans le monde, nous devons commencer à nous concentrer sur les questions qui auront le plus d’impact.»
