2016 से 2019 के बीच 101 देशों के 243 शहरों से डीटीयू द्वारा प्राप्त सीवेज के नमूनों का विश्लेषण करके, शोधकर्ताओं ने अब एक नक्शा तैयार किया है। जिससे यह पता लगता है कि दुनिया में प्रतिरोध जीन की घटना सबसे अधिक कहां है, जीन कैसे स्थित हैं और वे किस प्रकार के बैक्टीरिया में पाए जाते हैं। 

शोधकर्ताओं ने कहा कि उन्हें नए मेटाजिनोमिक अध्ययन के परिणाम ने चौंका दिया। वास्तव में, अध्ययन से पता चलता है कि जीन कई अलग-अलग अनुवांशिक हिस्सों और विभिन्न जीवाणु में सामने आए हैं, जो शोधकर्ताओं की अपेक्षा से अधिक फैलने की और इशारा करते हैं।

सहायक प्रोफेसर पैट्रिक मंक बताते हैं कि हमने अलग-अलग जीवाणु में समान प्रतिरोध जीन पाए हैं। हमें यह चिंताजनक लगता है जब जीन बैक्टीरिया के एक बहुत व्यापक समूह से पूरी तरह से अलग समूह में फैल जाते हैं, जिसके साथ कोई समानता नहीं है। इन जीन प्रसारणों का होना दुर्लभ है। इतनी लंबी दूरी, यह कुछ हद तक अलग-अलग जानवरों की प्रजातियों की संतान पैदा करने जैसा है।

यदि जीन बैक्टीरिया में हैं जो आम तौर पर लोगों को बीमार नहीं करते हैं - जैसे लैक्टिक एसिड बैक्टीरिया - यह कम चिंताजनक है। हालांकि, अगर प्रतिरोध जीन बैक्टीरिया में अपना रास्ता खोजते हैं जो लोगों के स्वास्थ्य के लिए महत्वपूर्ण हैं - जैसे कि साल्मोनेला, यह एक पूरी तरह से अलग कहानी है।

पैट्रिक मंक ने जोर देकर कहा कि इससे यह अधिक आसार हैं कि बैक्टीरिया वास्तव में लोगों को मार डालेगा, क्योंकि इसका कोई उपचार उपलब्ध नहीं है।

प्रतिरोध जीनों के संचरण के लिए हॉटस्पॉट

उप-सहारा अफ्रीका के विभिन्न स्थानों में, शोधकर्ताओं ने कई अलग-अलग जीवाणुओं में एक ही प्रतिरोध जीन पाया है।

पैट्रिक मंक बताते हैं कि इसका मतलब यह समझा जाता हैं कि हम एक ट्रांसमिशन हॉटस्पॉट के काफी करीब हो सकते हैं, जहां एक से दूसरे बैक्टीरिया में जीन ट्रांसमिशन होता है। यही कारण है कि हम जीन को इतने सारे अलग-अलग संदर्भों में देख रहे हैं।

वह कहते हैं कि उप-सहारा अफ्रीका में कई आश्चर्यजनक प्रसारण दिखाई देते हैं। ये ऐसे देश भी हैं जहां प्रतिरोध की निगरानी के लिए सबसे कम विकसित कार्यक्रम हैं, जिसका अर्थ है कि प्रतिरोध की स्थिति पर बहुत कम आंकड़े है।

उन्होंने कहा  हम महत्वपूर्ण रुझानों को नजरअंदाज करने का खतरा उठाते हैं क्योंकि हमारे पास आंकड़े नहीं है। वह सुझाव देते हैं, कि आंकड़े वास्तव में प्रतिरोध का मुकाबला करने के लिए प्रभावी रणनीति विकसित करने के लिए आवश्यक है।

फिलहाल, हमारे पास इस बारे में बहुत अधिक जानकारी है कि पश्चिम में प्रतिरोध कैसे व्यवहार करता है और - उस जानकारी के आधार पर हम योजना बनाते हैं कि प्रतिरोध का मुकाबला कैसे किया जाए। अब यह पता चला है कि यदि हम कुछ नए स्थानों को देखते हैं, तो प्रतिरोध जीन बहुत अधिक व्यवहार कर सकते हैं। अलग तरह से - शायद इसलिए कि उनके पास अधिक अनुकूल संचरण की स्थिति है। इसलिए, जिस तरह से आप प्रतिरोध का मुकाबला करते हैं, उसे भी समायोजित किया जाना चाहिए और स्थानीय परिस्थितियों के अनुरूप होना चाहिए।

दुनिया भर की सीवेज परियोजना - शोधकर्ताओं ने पाया कि यह मौजूदा निगरानी पहलों के लिए एक अच्छे साबित हुए हैं, जो मुख्य रूप से राष्ट्रीय या क्षेत्रीय स्तर पर संचालित होता है। बीमार लोगों से बैक्टीरिया में प्रतिरोध को मापा जा सकता है।

अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने 101 देशों के 243 शहरों से 757 सीवेज के नमूनों का विश्लेषण किया है। नमूने एकत्र किए गए और 2016 और 2019 के बीच लिंगबी में डीटीयू के परिसर में भेजे गए।

आप कितने लोगों को कवर कर सकते हैं, इसके सापेक्ष अपशिष्ट जल का जीनोमिक विश्लेषण तेज और काफी सस्ता है। अपशिष्ट जल विश्लेषण के लिए नैतिक अनुमोदन की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि नमूने की सामग्री को लोगों से नहीं जोड़ा जा सकता है।

डीटीयू नेशनल फूड इंस्टीट्यूट में जीनोमिक एपिडेमियोलॉजी के लिए शोध टीम ने दुनिया के सबसे व्यापक प्रतिरोध डेटाबेस में से एक का विकास और रखरखाव किया है। इसमें वर्तमान में 3,134 ज्ञात प्रतिरोध जीन शामिल हैं।

शोधकर्ताओं ने नए अध्ययन में सीवेज के नमूनों में प्रतिरोध जीन को मैप करने के लिए डेटाबेस का उपयोग किया है।

बैक्टीरिया तब टूट जाते हैं और उनके सामूहिक डीएनए को छोटे टुकड़ों में तोड़ दिया जाता है, जिसे अत्याधुनिक डीएनए अनुक्रमण उपकरण एक ही बार में पढ़ सकते हैं। एक सुपरकंप्यूटर तब ज्ञात जीनों के साथ रिकॉर्ड किए गए अरबों डीएनए अनुक्रमों की तुलना कर सकता है और नमूनों में शामिल मूल जीनोम के बड़े टुकड़ों का निर्माण कर सकता है।

यह प्रक्रिया कई क्षेत्रों के बारे में जानकारी प्रदान करती है जैसे बैक्टीरिया और अनुवांशिक रूप से जुड़ा प्रतिरोध जीन स्थित हैं।

पारंपरिक विश्लेषण विधियों के आंकड़ों के विपरीत, मेटाजिनोमिक अध्ययनों से आंकड़ों का अन्य समस्याओं पर प्रकाश डालने के लिए फिर से उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सीवेज परियोजना के शोधकर्ताओं ने सीवेज में अन्य रोग फैलाने वाले सूक्ष्मजीवों की घटना का विश्लेषण करने के लिए अपने डेटासेट का उपयोग किया।

सीवेज की निगरानी से पुरे डेटासेट दुनिया भर के शोधकर्ताओं के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कराए गए हैं। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग पहले ही दुनिया भर में कई नए वायरस का पता लगाने और विभिन्न आबादी की जातीय संरचना को मापने के लिए किया जा चुका है।

जैसा कि नए प्रतिरोध जीन की खोज की जाती है, यहां तक ​​कि भविष्य में भी  शोधकर्ता आंकड़ों का पुन: उपयोग करने में सक्षम होंगे ताकि वे यह स्थापित कर सकें कि वे पहली बार कहां दिखाई दिए और कैसे फैले। यह अध्ययन नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित हुआ है।