L’analyse à grande échelle de 12 238 métagénomes intestinaux identifie les co-colonisateurs et co-excluseurs microbiens, offrant ainsi un aperçu de la résistance aux infections et des thérapies non antibiotiques potentielles.
Étude: Dynamique écologique des entérobactéries dans le microbiome intestinal humain dans les populations mondiales. Crédit d'image : SewCreamStudio/Shutterstock.com
Dans une étude récente publiée dans Microbiologie naturelleun groupe de chercheurs a révélé des modèles mondiaux et des interactions microbiennes façonnant la colonisation des Enterobacteriaceae dans l'intestin, éclairant ainsi la résistance aux infections et les stratégies thérapeutiques.
Sommaire
Arrière-plan
Le microbiote intestinal humain constitue une communauté diversifiée essentielle à la santé, favorisant la digestion, la régulation immunitaire et la protection contre les agents pathogènes. Cependant, certains microbes intestinaux, en particulier les espèces d'entérobactéries comme Escherichia coli (E. coli) et Klebsiella pneumoniae (K. pneumoniae), peuvent provoquer des infections graves et sont liées à des affections telles que la maladie de Crohn et à une mortalité plus élevée.
Leur surabondance, associée à une multirésistance croissante, pose un défi sanitaire mondial important. Bien que les thérapies basées sur le microbiome soient prometteuses, la plupart des recherches sur les entérobactéries se sont concentrées sur des isolats cliniques, ce qui limite les connaissances écologiques.
D’autres études sont essentielles pour comprendre leur dynamique au sein du microbiome intestinal, ouvrant la voie à des interventions innovantes et non antibiotiques.
À propos de l'étude
Les données métagénomiques de l’intestin humain ont été compilées à partir de 12 238 échantillons répartis dans 45 pays et 65 études, toutes provenant des archives européennes de nucléotides (ENA). Les échantillons ont été inclus sur la base de critères tels qu'un minimum de 500 000 lectures métagénomiques appariées, la disponibilité de métadonnées sur l'état de santé, le groupe d'âge et le pays d'origine, l'absence d'infections aiguës et l'absence d'utilisation d'antibiotiques dans le mois précédant le prélèvement des échantillons.
Les lectures métagénomiques ont été traitées pour un filtrage de qualité à l'aide de TrimGalore et pour l'élimination de la contamination humaine en s'alignant sur le génome humain GRCh38 à l'aide de Burrows-Wheeler Aligner MEM (BWA MEM).
Les ensembles de données filtrés ont été cartographiés par rapport à une base de données organisée de 4 612 espèces du catalogue Unified Human Gastrointestinal Genome (UHGG). Une conservation rigoureuse a exclu les génomes de mauvaise qualité en utilisant des critères tels que de faibles scores d'exhaustivité évalués par CheckM et des classifications chimériques potentielles identifiées par Genome UNClutterer (GUNC).
Les effets de lot résultant des variations des méthodologies d'étude ont été corrigés à l'aide d'un algorithme de normalisation quantile conditionnelle, permettant des comparaisons fiables entre les ensembles de données.
Les différences entre les communautés microbiennes ont été analysées au moyen de mesures de diversité alpha (indice de Shannon) et de diversité bêta (distance d'Aitchison). Des modèles d'apprentissage automatique supervisés, notamment la régression des crêtes, la forêt aléatoire et l'augmentation du gradient, ont été utilisés pour classer l'état de colonisation des Enterobacteriaceae en utilisant l'abondance des espèces comme caractéristiques.
Ces modèles ont démontré une grande précision dans la distinction des modèles de colonisation, offrant ainsi des informations essentielles sur les interactions microbiennes.
Les analyses d'abondance différentielle, réalisées avec l'analyse de l'abondance différentielle à l'aide de données de composition (ALDEx2) et l'association multivariable avec des modèles linéaires 2 (MaAsLin2), ont identifié des espèces microbiennes significativement associées à la présence ou à l'absence d'entérobactéries.
Les analyses fonctionnelles ont lié les co-colonisateurs et les co-excluseurs aux voies métaboliques impliquées dans la compétition des nutriments et les rôles écologiques.
Résultats de l'étude
Les ensembles de données englobaient diverses régions géographiques, la majorité des échantillons provenant d'Europe (35 %) et d'Amérique du Nord (27,5 %), suivis de l'Asie (23,2 %) et de l'Afrique (8,4 %).
La plupart des échantillons ont été collectés auprès d'adultes (67,6 %) et d'individus en bonne santé (62,2 %), ce qui constitue une excellente base pour analyser la dynamique de la communauté microbienne. Grâce au catalogue UHGG, 4 612 espèces microbiennes intestinales, dont 113 de la famille des Enterobacteriaceae, ont été identifiées et quantifiées avec des contrôles de qualité rigoureux.
Des entérobactéries ont été détectées dans 66 % des échantillons, avec E. coli, K. pneumoniaeet Enterobacter hormaechei étant l’espèce la plus répandue. Leur répartition variait selon les zones géographiques, les groupes d'âge et les états de santé, avec une prévalence notable parmi les échantillons africains (88 %) et les individus atteints de polyarthrite rhumatoïde (96 %).
Les modèles de colonisation polymicrobienne ont révélé une cooccurrence significative de E. coli avec d'autres espèces, comme K. pneumoniae, notamment en Asie et en Afrique. Ces résultats suggèrent que des facteurs environnementaux, alimentaires et sanitaires pourraient influencer la colonisation des Enterobacteriaceae à l’échelle mondiale.
Une analyse plus approfondie de E. coli La diversité des souches utilisant le typage de séquences multilocus (MLST) a identifié 585 types de séquences (ST), la majorité étant nouvelle et surreprésentée dans les échantillons africains. Cela met en évidence la diversité sous-explorée d’E. coli et la représentation limitée des isolats non cliniques dans les bases de données de référence.
Les modèles d’apprentissage automatique ont démontré que la composition du microbiome intestinal pouvait prédire la colonisation des Enterobacteriaceae avec une grande précision, révélant des associations cohérentes entre les régions géographiques et les états de santé.
L'analyse d'abondance différentielle a identifié 307 espèces microbiennes significativement associées à la colonisation par les Enterobacteriaceae, classées comme co-colonisateurs ou co-excluseurs. Les co-excluseurs, tels que les espèces de Faecalibacterium, étaient liés à la production d'acides gras à chaîne courte (AGCC) et au métabolisme du fer, mécanismes susceptibles d'inhiber la croissance des Enterobacteriaceae.
En revanche, les co-colonisateurs présentaient une plus grande diversité métabolique, ce qui suggère un avantage compétitif dans la colonisation dans certaines conditions intestinales.
Les analyses fonctionnelles ont révélé que les co-excluseurs étaient enrichis en gènes impliqués dans la détection du quorum et la production de SCFA, tandis que les co-colonisateurs étaient associés à la résistance aux médicaments et au métabolisme des nutriments. Ces différences soulignent le rôle des interactions interspécifiques et de la compétition métabolique dans la dynamique de la colonisation intestinale.
Conclusions
Pour résumer, cette étude mondiale à grande échelle a exploré les signatures du microbiome intestinal liées à la colonisation des Enterobacteriaceae, révélant des changements taxonomiques et fonctionnels liés à la co-colonisation et à la co-exclusion.
Les principales conclusions comprennent l'identification d'une importante diversité de sous-espèces non caractérisées de E. coli en Afrique, soulignant le rôle d'espèces comme Faecalibactérie dans la résistance à la colonisation.
Modèles de cocolonisation impliquant des taxons comme Intestinibactérie et Faecalimonas phoceensis ont également été découverts. De plus, les co-excluseurs hébergent des groupes de gènes biosynthétiques (BGC) non caractérisés liés au quorum sensing, modulant potentiellement l'abondance des entérobactéries.
