O risco do desenvolvimento de resistência aos antibióticos na clínica é um conhecido problema de saúde pública. Projetos de big data e sequenciamento em grande escala revolucionaram o campo, proporcionando um maior entendimento dos aspectos genômicos e moleculares dos genes de resistência aos antibióticos (ARGs, do inglês Antibiotic Resistance Genes) e como eles são distribuídos. Contudo, a maioria dos trabalhos que utilizam ferramentas genômicas para levantar a presença de ARGs não fazem a validação funcional destas descobertas. Sendo assim, levantou-se a hipótese de que metodologias in silico não são capazes de identificar todos os ARGs ativos in vivo. Para testar essa hipótese, foi desenvolvida uma abordagem baseada em screenings funcionais. Foram selecionadas cepas de bactérias clínicas altamente resistentes a diversos antibióticos (Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae e Morganella morganii), e foram construídas bibliotecas do material genômico dessas bactérias. Inicialmente foi proposto que esta abordagem seria capaz de confirmar a função dos ARGs identificados por meio de abordagens bioinformáticas, assim como ajudaria na descoberta de ARGs cujas sequências são diferentes dos ARGs conhecidos. Três bibliotecas genômicas foram testadas contra três antibióticos beta-lactâmicos (amoxicilina, oxacilina e penicilina G) e foi possível confirmar funcionalmente a atividade de 6 dos 15 ARGs beta-lactâmicos identificados in silico para essas cepas, sendo pelo menos dois deles presentes em plasmídeos - blaKPC-2 e blaLAP-2 -. Também, os genomas destas bactérias foram sequenciados por sequenciamento de DNA de nova geração, resultando na primeira descrição genômica de uma cepa de Morganella morganii proveniente de isolados clínicos da América do Sul. Os resultados aqui apresentados contribuem para o entendimento dos aspectos genômicos dos determinantes da resistência a antibióticos e sua dispersão em bactérias patogênicas pouco exploradas no Brasil e no mundo.

The risk of antibiotic resistance development in the clinic is a well-known public health problem. Big data and large-scale sequencing projects have revolutionized the field, providing a greater understanding of the genomic and molecular aspects of antibiotic resistance genes (ARGs) and how they are distributed. However, most studies that use genomic tools to detect the presence of ARGs do not perform the functional validation of these findings. Therefore, the hypothesis was raised that in silico methodologies are not able to identify all ARGs active in vivo. To test this hypothesis, an approach based on functional screenings was developed. Strains of clinical bacteria highly resistant to various antibiotics (Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae and Morganella morganii) were selected, and libraries of the genomic material of these bacteria were built. Initially, it was proposed that this approach would be able to confirm the function of the ARGs identified through bioinformatics approaches, as well as assist in the discovery of ARGs whose sequences are different from the known ARGs. Three genomic libraries were tested against three beta-lactam antibiotics (amoxicillin, oxacillin and penicillin G) and it was possible to functionally confirm the activity of 6 of the 15 beta-lactam ARGs identified in silico for these strains, with at least two of them present in plasmids - blaKPC-2 and blaLAP-2. Also, the genomes of these bacteria were sequenced by new generation DNA sequencing, resulting in the first genomic description of a strain of Morganella morganii from clinical isolates from South America. The results presented here contribute to the understanding of the genomic aspects of the determinants of antibiotic resistance and its dispersion in pathogenic bacteria underrepresented in Brazil and in the world.