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En annonçant une plateforme de nouvelle génération pour l'identification microbienne basée sur MALDI-TOF MS, dotée de la base de données la plus complète couvrant environ 85 000 espèces procaryotes, y compris non seulement des micro-organismes bien connus et précédemment décrits, mais également des micro-organismes difficiles à cultiver et non cultivés, MicrobialTrack redéfinit les limites de l'identification microbienne basée sur MALDI-TOF MS.

Shimadzu Corporation a lancé MicrobialTrack, une plateforme logicielle innovante conçue pour l'identification microbienne de haute précision dans un large éventail de domaines, notamment la sécurité alimentaire, la santé, la découverte de médicaments et la recherche environnementale. Ce logiciel s'appuie sur une base de données propriétaire de masse protéique à grande échelle, construite à partir d'informations génomiques microbiennes accessibles au public. Il analyse les données de mesure obtenues par spectrométrie de masse à temps de vol avec désorption/ionisation laser assistée par matrice (MALDI-TOF MS). La base de données MicrobialTrack présente une collection complète d'entrées microbiennes connues, comprenant environ 85 000 espèces procaryotes (bactéries et archées), y compris celles dont les noms taxonomiques sont publiés de manière valide, ainsi que des micro-organismes difficiles à cultiver ou non cultivés auparavant. Cela élargit considérablement le champ d'identification au-delà des limites des méthodes conventionnelles.
Ces dernières années, la demande d'identification des micro-organismes a augmenté dans le monde entier en raison d'une sensibilisation accrue aux questions d'hygiène, de la prolifération des aliments réfrigérés et de l'émergence de bactéries résistantes aux antibiotiques. Dans les analyses cliniques et de microbiologie alimentaire, la méthode des empreintes digitales identifie les micro-organismes à partir des résultats de mesure obtenus par spectrométrie de masse MALDI-TOF. Cette méthode fournit des résultats en environ trois heures, incluant le prétraitement des isolats microbiens (cellules), la mesure par spectrométrie de masse MALDI-TOF et l'analyse des données. Cependant, la base de données est généralement limitée à environ 5 000 espèces connues, ce qui complique la précision de l'identification et limite ses applications dans de nombreux domaines de la microbiologie.

Pour surmonter cette limitation, MicrobialTrack utilise une approche protéomique pour identifier les espèces microbiennes en fonction de la similarité entre les masses théoriques de protéines estimées à partir des génomes et les masses observées de protéines dérivées d'échantillons. Ce produit utilise la base de données de masses théoriques des micro-organismes procaryotes, « GPMsDB », qui repose sur environ 400 000 entrées génomiques issues de bases de données génomiques publiques. L'analyse cible environ 85 000 espèces procaryotes prédites à partir d'informations génomiques, y compris les micro-organismes difficiles à cultiver ou non cultivés. Cette fonctionnalité permet d'identifier un large éventail de micro-organismes qui ne pourraient pas être identifiés par la méthode des empreintes digitales avec la spectrométrie de masse MALDI-TOF.

Figure : Principes d'identification des micro-organismes par une approche basée sur la protéomique

MicrobialTrack est un service cloud permettant l'identification des micro-organismes directement depuis un navigateur web. Ce service ne nécessite ni ordinateur dédié ni installation de logiciel. Il suffit de s'inscrire, puis d'accéder à l'URL indiquée pour procéder à l'analyse. Plusieurs centaines de milliers de nouvelles séquences de génomes procaryotes sont publiées chaque année et ajoutées aux bases de données publiques. La base de données MicrobialTrack est régulièrement mise à jour pour inclure les nouveaux taxons ajoutés sous forme de séquences de génomes et refléter le système taxonomique le plus récent, en constante évolution. Les utilisateurs auront accès à la dernière version de la base de données MicrobialTrack pendant la durée de la licence.

MicrobialTrack est un produit développé en collaboration avec l'Institut national des sciences et technologies industrielles avancées (AIST) et l'Institut national de technologie et d'évaluation (NITE). En 2023, l'AIST et notre entreprise ont publié les bases de cette technologie d'identification des micro-organismes, notamment la base de données de masse prédite génomiquement « GPMsDB » et un algorithme original d'analyse des spectres de masse. ¹⁾ MALDI, la technologie qui a valu à notre chercheur exécutif Koichi Tanaka le prix Nobel de chimie, consiste à irradier un échantillon mélangé à une matrice (agent d'assistance à l'ionisation) avec un laser afin d'ioniser des composés de haut poids moléculaire, tels que les protéines, sans les briser.

• 1) Y. Sekiguchi et al., Genome Biolog, 24 (2023).

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