Identification of bacterial infections and antibiotic resistance in low income countries by rapid optical DNA mapping Identifiering av bakteriella infektioner och antibiotikaresistens i låginkomstländer via optical DNA mapping Antibiotic resistance is one of the main threats to global health. The situation is particularly alarming in Low- and Middle-Income Countries (LMICs) since surveillance systems and easy-to-use tools for monitoring are lacking. The goal of this project is to use Optical DNA Mapping (ODM) as a genetic tool in LMICs. ODM is a method for coarse genetic analysis of bacteria that identifies the bacteria and reveals the resistance genes they are carrying. The method will be implemented at the neonatal ward at Muhimbili National Hospital (MNH) in Dar es Salaam, Tanzania. We have selected this setting for several reasons. First of all, Tanzania is one of many LMICs where simple microscopes are used in the clinical setting to diagnose tuberculosis. We will in this project repurpose these microscopes for ODM, which means that there is no extra cost for infrastructure. Second, we selected neonates because these patients are the most sensitive to resistant infections and have a high mortality. We therefore believe that any intervention that will result from this project will have immediate impact regarding decreased mortality. The project includes development of the ODM assay in Sweden, including adaptation to simple microscopy, a screen for resistant bacteria at the neonatal ward at MNH, teaching of staff at MNH in handling the ODM technique and finally implementation of ODM in routine testing in the neonatal ward at MNH. Antibiotikaresistens är ett av destora hoten mot global hälsa och vi är på väg emot en era där infektioner som länge varit möjliga att bota plötsligt blir dödliga igen. Problemen är extra alarmerande i låginkomstländer av ett flertal olika anledningar. En stor del av världens befolkning saknar tillgång till säkra toaletter och rent vatten vilket i sin tur markant ökar risken för att resistenta bakterier sprider sig. Det leder i sin tur till att bredspektrumantibiotika behöver användas,vilket försvårar situationen ytterligare. Antibiotikaresistens är också en enorm ekonomisk börda i den här delen av världen där multiresistenta infektioner kan orsaka en kostnad som motsvarar en årslön eftersom de sociala skyddsnätverken är minimala och den drabbade får stå för hela kostnaden själv. För tidigt födda barn är extra känsliga för resistenta infektioner då dom har ett begränsat immunförsvar och dödligheten på neonatalavdelningar i låginkomstländer är hög.En viktig del av att minska bördan av resistenta bakterier är att utveckla metoder för att identifiera och karakterisera bakterier och resistens som är lämpliga för användning i låginkomstländer. Det finns två strategier för detta, antingen utveckla nya billiga metoder eller att på ett billigt sätt använda dyrare utrustning som redan finns i de här länderna. Ett exempel som vi ska utnyttja i det här projektet är att diagnostik av tuberkulos i många låginkomstländer sker med fluorescensmikroskopi. Detta bygger till viss del via ett subventioneringsprogram som gör det möjligt för dessa länder att köpa mikroskopen till ett fördelaktigt pris.Vi vill i det här projektet använda dessa mikroskop för att med en metod som kallas ”optical DNA mapping” (ODM) analysera DNA från resistenta bakterier. ODM bygger på en grov bild av bakteriernas DNA, en så kallad streckkod, som kan användas för vidare analys. Metoden kan dels bestämma vilken typ av bakterie det är i ett prov och vilka resistensgener den bär på. Den har hittills använts på avancerade mikroskop. Därför är ett av de stora målen med projektet att optimera metoden för enklare mikroskop. Vi är övertygade om att detta kommer vara möjligt då det ODM protokoll vi utvecklat bygger på variationer i en stark fluorescens-signal vilket gör att enklare mikroskop med mindre känslig kamera är tillräckligt.Vi kommer att fokusera på så kallade enterobakterier, och framförallt Escherichia coli (EC) och Klebsiella pneumoniae (KP), och en del av projektet är att optimera ODM metoden så att det är möjligt att säga vilken grupp avEC eller KP som finns i et prov. Vi har preliminära data som tyder på att det är möjligt och kommer undersöka detta ytterligare i projektet. Detta är viktigt eftersom olika grupper av EC och KP är väldigt olika farliga när det gäller de infektioner de orsakar.Vi kommer i första läget implementera metoden på neonatalavdelningen på Muhimbili National Hospital (MNH) i Dar es Salaam, Tanzania. Vi har valt denna avdelning då, som diskuterat ovan, barn som är för tidigt födda är en grupp av patienter som är extra känsliga för infektioner och små framsteg i metodologi kan leda till markant förbättrad vård. MNH är också ett sjukhus som har stor erfarenhet av internationella samarbeten och vi har i vår närhet neonatalläkare med erfarenhet av vård på MNH, vilket underlättar implementeringen.Studierna på MNH är uppdelade i tre faser. I den första ska vi med traditionella metoder studera resistensläget på neonatalavdelningen för att ha en utgångspunkt för fortsatta studier. Vi ska undersöka bakterier i patienter när dom kommer till avdelningen och när dom lämnar samt jämföra dessa bakterier med de som orsakar infektioner på barn på avdelningen. Prover som samlats in under den här perioden kommer skickas till Sverige för att vara med i optimeringen av metoden. Detta gör att vi redan tidigt i projektet kommer ha detaljerad information om bakterier som cirkulerar på avdelningen och det blir möjligt att preliminärt föreslå sätt att minska spridning. I nästa steg ska vi träna personal på MNH på ODM metoden i Sverige och på plats på MNH och samla ytterligare isolat vilket kommer göra att bilden klarnar ytterligare. Tredje året är tanken att använda metoden parallellt med existerande metoder i klinisk rutin. Detta kommer att ge en ännu tydligare överblick över hur smitta sprids på sjukhuset och vi kommer i slutet av tredje året bidra med en tydlig plan för hur miljön på neonatalavdelningen kan förbättras för att minska spridning.