banner
뉴스 센터
화려한 모습

Campylobacter jejuni 균주의 자외선에 대한 감수성 차이 조사

Jan 28, 2024

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 9459(2023) 이 기사 인용

측정항목 세부정보

캄필로박터 제주니(Campylobacter jejuni)는 전 세계적으로 공중 보건에서 여전히 최우선 순위로 남아 있습니다. 현재 식품의 캄필로박터 수준을 줄이기 위해 자외선 발광 다이오드 기술(UV-LED)이 연구되고 있습니다. 그러나 종 및 균주 감수성의 차이, 반복적인 UV 처리가 박테리아 게놈에 미치는 영향, 항균 교차 보호를 촉진하거나 생물막 형성을 유도할 가능성과 같은 문제가 발생했습니다. 우리는 UV-LED 노출에 대한 8개의 C. jejuni 임상 및 농장 분리주의 민감성을 조사했습니다. 280 nm의 UV 광은 균주 간에 서로 다른 불활성화 동역학을 유도했으며, 그 중 3개는 1.62 log CFU/mL보다 큰 감소를 보인 반면, 한 균주는 최대 0.39 log CFU/mL 감소로 UV 광에 특히 저항했습니다. 그러나 불활성화는 이들 3개 균주에서 0.46-1.03 log CFU/mL만큼 감소했고, 두 번의 반복 UV 주기 후에 저항성 분리주에서는 1.20 log CFU/mL로 증가했습니다. UV 광 노출과 관련된 게놈 변화는 WGS를 사용하여 분석되었습니다. UV 노출 후 표현형 반응이 변경된 C. jejuni 균주는 생물막 형성과 에탄올 및 표면 세척제에 대한 민감성에 변화가 있는 것으로 밝혀졌습니다.

캄필로박터 종. 캄필로박터증은 현재 가장 흔한 식중독 병원체 중 하나이며 전 세계적으로 매년 약 5억 건의 캄필로박테리아증 사례와 관련이 있는 것으로 추정됩니다. Campylobacter jejuni가 대부분의 원인균으로 보고되었습니다1. 가금류 고기는 종종 Campylobacter spp.로 오염됩니다(60-80%). 인간 감염의 주요 원인으로 간주됩니다. 가금류의 대규모 생산으로 인해 C. jejuni가 무리 사이로 확산되어 소매 가금류 고기에서 이 박테리아의 수준이 높아졌습니다. 결과적으로, 가금류 고기에서 C. jejuni의 수를 줄이기 위해 농장 및 가공 수준에서 노력이 이루어졌습니다. 항균제, 백신, 뜨거운 물, 시체 증기 처리 등 여러 가지 개입 방법이 가금류 생산 과정에서 잠재적인 개입 방법으로 연구되었습니다2.

자외선(UV)은 표면, 물, 공기의 미생물 오염 제거 효과로 인해 잠재적인 소독 기술로 떠오르고 있습니다. 액체 식품 및 식품 표면에 이 비열 기술을 적용하는 것은 향후 식품 사슬에서의 구현을 목표로 농식품 부문에서도 평가되었습니다3. 자외선은 전자기 스펙트럼에서 100~400nm의 특정 파장 범위에 위치하며, UV-C라고도 알려진 200~280nm의 영역은 광범위한 미생물에 대해 최대의 비활성화 효과를 갖는 것으로 나타났습니다. . UV-C의 작용 메커니즘은 문헌에 잘 설명되어 있으며4,5 사이클로부탄 피리미딘 이량체(CPD) 및 피리미딘 6-4 피리미돈 광생성물(6-4PP)과 같은 DNA 내 이량체 형성과 관련되어 병변을 초래합니다. 이러한 병변은 RNA 전사와 DNA 복제를 방해하여 세포의 정상적인 기능을 방해하여 세포 사멸을 초래합니다3,4.

UV 광 생성을 위해 수은 램프 장치가 산업계에서 널리 사용됩니다. 그러나 수은은 인간과 환경에 영향을 미칠 수 있는 독성 위협을 제기합니다. 따라서 최근에는 이 문제를 극복하기 위해 UV 발광 다이오드(UV-LED) 기술과 같은 다른 대안이 등장했습니다. UV-LED 장치는 저비용, 높은 내구성, 낮은 열 및 에너지 방출, 유연성 등 수은 램프에 다른 장점을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 새로운 장치는 농식품 분야에서 소독 전략으로 잠재적으로 구현되기 위해서는 추가 조사가 필요합니다5,6.

Alvarez-Ordonez 외7에 따르면, UV 광선과 같이 식품 오염 제거에 사용되는 새로운 가공 기술은 일부 박테리아에서 적응 반응을 촉발할 수 있으며 스트레스의 특징적인 준 치사율로 인해 세포가 더 오래 지속되도록 할 수 있습니다. 따라서 동일한 기술로 여러 번 처리한 후에는 소독 효과가 감소할 수 있습니다7. 특히, UV 광 처리는 미생물 성장 속도, 매트릭스의 광학적 특성, 미생물 균주 및 종 차이에 의해 영향을 받는 것으로 문서화되었습니다. 동일한 종의 계통에서 UV 저항성의 높은 가변성이 나타난 경우, 후자는 UV 광선의 효과를 평가할 때 관련성이 있을 수 있습니다8. 예를 들어, Haughton 등9은 UV 램프와 UV-LED 장치를 적용했을 때 Campylobacter 10종의 불활성화 동역학에서 상당한 변화를 관찰했습니다. 또 다른 연구에서는 UV 광에 노출된 Listeria monocytogenes 균주 간에 서로 다른 감수성을 확인했지만 성장 단계는 감수성에 영향을 미치지 않았습니다10. UV 광에 저항하는 변형률별 변동성의 증거는 UV-LED 구현에 대한 미래 전망을 지원하기 위해 이 현상을 이해하려면 더 많은 정보가 필요함을 시사합니다11. 반복적인 UV 처리가 박테리아 세포의 감수성에 미치는 영향, 생물막 형성 및/또는 소독제에 대한 감수성 감소에 대한 공동 선택 등 이 기술의 사용과 관련하여 다른 과제도 존재합니다. UV 노출 후 박테리아 세포의 생물막 형성과 UV 저항성 사이의 연관성은 충분히 연구되지 않았지만, UV 광선에 대한 저항성은 에탄올, 산, 열 및 과산화수소와 같은 스트레스 요인에 대해 교차 보호 효과가 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 이러한 교차 보호 현상을 평가하는 연구는 확고한 결론을 도출하기에 충분하지 않습니다7,10,11,12.

 10%) and low quality reads with a Qscore below or equal to 5 (Qscore ≤ 5) in a 50% of the total bases were removed. After cleaning, the quality of the reads was evaluated with FastQC (v0.11.8) in combination with MultiQC (v1.9) programs44,45. Before proceeding any further, the identification of the strains was carried out with Kraken 2 (v2.0.7 beta) through the standard Kraken 2 database46. Assembly of reads to contigs and scaffolds was performed using SPAdes (v3.13.0) with the –careful option. The quality of scaffolds was assessed through QUAST (v5.1.0) and MultiQC45,47,48. To visualise the pangenome of the studied C. jejuni strains, anvi’o (v7.1) workflow was employed in the obtained assembled scaffold.fasta files of non-treated and treated strains (https://merenlab.org/2016/11/08/pangenomics-v2/; accessed on 23 November 2022)49. The former files were converted into anvi’o contig databases through the ‘anvi-gen-contigs-database’ program. After this step, identification of genes in scaffolds was performed with Prodigal in order to detect open reading frames and their annotation was conducted using the NCBI's Clusters of Orthologous Groups database (‘anvi-run-ncbi-cogs’ program)50,51 towards four HMM profiles of anvi’o provided by hidden Markov models (‘anvi-run-hmms’ program). In order to build the pangenome, similarities of the amino acid sequence were determined and compared within all genomes with NCBI blastp. Minbit heuristics of 0.552 were employed to eliminate weak matches between amino acid sequences and the MCL algorithm (‘anvi-pan-genome’ program)53 was used to identify clusters./p> 1,"+++++", X > 0.8, "++++", X > 0.6, "+++", X > 0.3, "++", X > 0.1, "+", H90 < 0.1, "−", where X is the optical density (OD) at 600 nm./p>