Une étude révolutionnaire révèle comment l’analyse du microbiome sur plusieurs sites corporels aide à identifier de nouveaux microbes et gènes de résistance aux antimicrobiens, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles stratégies diagnostiques et thérapeutiques.
Étude : Décoder le potentiel diagnostique et thérapeutique du microbiote à l’aide de la microbiomique pan-corporelle et pan-maladie. Crédit d'image : Photos de CI/Shutterstock
Dans une étude récente publiée dans la revue Communications naturellesdes chercheurs allemands ont effectué une analyse complète du microbiome pancorporel de diverses maladies afin d'explorer le rôle du microbiome humain dans le diagnostic et la gestion des maladies.
Arrière-plan
Le microbiome humain est une source vitale d’indicateurs de diagnostic et de thérapies car il varie selon les régions du corps et n’est pas isolé. Cette variabilité souligne la nécessité d’une approche pan-corporelle prenant en compte le microbiote de plusieurs systèmes organiques, garantissant ainsi une compréhension plus holistique des processus pathologiques. Des recherches récentes ont mis l'accent sur la relation complexe entre les maladies non transmissibles et les microbes présents dans les tissus humains, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour étudier les causes des maladies, découvrir des biomarqueurs et générer de nouveaux traitements.
Des études ont montré que les altérations du microbiome spécifiques à un site sont associées à l’apparition et à la progression de la maladie. Des études métagénomiques telles que le Human Microbiome Project (HMP), l’International Human Microbiome Consortium (IHMC) et l’American Gut Project ont analysé des milliers d’échantillons microbiens. Les déséquilibres microbiens ont été associés à des troubles inflammatoires, ce qui indique que le microbiote est essentiel au développement et à la résolution des maladies.
À propos de l'étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont adopté une approche pan-corps et pan-maladie, examinant simultanément plusieurs sites corporels pour étudier les altérations du microbiome dans les maladies d’un seul organe et la multimorbidité. Ils ont étudié les modèles de diagnostic, la résistance aux antimicrobiens (RAM), les capacités fonctionnelles et les associations potentielles de maladies et ont évalué leurs capacités fonctionnelles.
De 2021 à 2023, les chercheurs ont collecté des échantillons auprès de personnes souffrant de maladies inflammatoires chroniques des poumons, des yeux, de la cavité buccale, du cœur, de la peau et de l’intestin. Ils ont obtenu des échantillons de plaque dentaire, de salive, de gorge, de peau, de selles et d’œil. Les échantillons ont subi un séquençage de nouvelle génération et métagénomique (profondeur de séquençage moyenne, 5,3 gigabases).
Les chercheurs ont obtenu 1 931 échantillons de haute qualité provenant de 515 patients, soit un rendement de 3,7 métagénomes par patient. Ils ont exclu les échantillons présentant une quantité insuffisante ou une mauvaise qualité d’ADN. Ils ont analysé la métagénomique liée à la RAM. Par la suite, les chercheurs ont effectué une prédiction des groupes de gènes biosynthétiques (BGC). Ils ont développé une nouvelle stratégie de priorisation pour identifier les BGC ayant le potentiel thérapeutique le plus élevé, basée sur des modèles d'enrichissement ou d'épuisement au sein de cohortes de maladies spécifiques. Ils ont vérifié si un BGC présentait un enrichissement ou un épuisement au sein de cohortes de maladies spécifiques. Ils les ont comparés à la base de données MIBiG pour identifier les composés produits par les BGC.
Les chercheurs ont généré des groupes de génomes d’espèces (SGB) et ont étudié leurs liens potentiels avec des maladies. Pour évaluer la nouveauté des SGB, ils ont utilisé des références telles que GTDB r214, la Unified Human Gastrointestinal Genome Collection et le Singapore Platinum Metagenomes Project, comprenant 99 376 génomes. Les SGB étaient connus dans le cas d'une correspondance avec une source connue et un roman s'il n'y avait pas de correspondance. Les chercheurs ont calculé les compositions relatives du microbiome au niveau du genre et ont effectué une analyse d’abondance différentielle au niveau de l’espèce. Ils ont calculé une intégration basée sur les distances MinHash pour la diversité bêta afin de séparer les métagénomes par type de spécimen. La diversité de Shannon indique une richesse en espèces de diversité alpha. Les chercheurs ont utilisé l’Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) pour l’analyse. Les ratios logarithmiques centraux (CLR) dénotaient des abondances normalisées pour les combinaisons espèce-cohorte-échantillon. Cette approche pan-corporelle a permis une analyse plus nuancée de la diversité du microbiome sur des sites corporels distincts. Ils ont testé les données alimentaires liées au contexte de la maladie pour évaluer les risques de confusion.
un Flux de travail schématique décrivant l'échantillon (flèche supérieure) et le flux de données (flèche inférieure) entre les cliniciens, la microbiologie et la science des données. Les données cliniques ont été séparées de la mesure des microbiomes et combinées uniquement après mesure dans l’analyse informatique. b L'échantillonnage clinique s'est concentré sur sept échantillons biologiques (partie bleue à gauche). Nous avons inclus des patients atteints d'un large éventail de maladies cliniques, ce qui nous a permis d'analyser le potentiel diagnostique de différents types d'échantillons pour différentes maladies. Créé avec BioRender.com, publié sous une licence Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International. c Graphique de Sankey pour le nombre d'échantillons inclus dans l'étude à différents intervalles du processus de génération de données en relation avec notre stratégie de contrôle qualité. Les types d’échantillons sont classés verticalement à chaque étape du pipeline par fréquence de l’échantillon respectif. d Nombre de lectures pour chaque échantillon coloré par spécimen. La ligne horizontale représente le seuil de 5 gigabases pour une longueur de lecture appariée de 150 pb. e Graphique bouleversé élagué affichant la cooccurrence de maladies la plus fréquente dans l'ensemble de données. Les combinaisons sont classées avec une fréquence décroissante, marquant la combinaison de l'hypertension et de l'obésité comme la comorbidité la plus courante dans notre étude. f L'ontologie a été utilisée tout au long de l'étude pour regrouper les maladies par systèmes biologiques et séparer les patients sains des patients malades. Les zones sont proportionnelles au nombre de patients entrant dans chaque catégorie. Les patients peuvent être représentés plusieurs fois si plusieurs maladies sont diagnostiquées.
Résultats
L’étude a montré des variations significatives dans l’abondance microbienne selon les types d’échantillons et les maladies. L’équipe a identifié 583 SGB inexplorés, dont 189 étaient significativement associés à la maladie. Les SGB précédemment non décrits et annotés abritaient 28 315 BGC probables, avec 1 050 associations significatives avec des maladies. Les échantillons de microbiome oral (salive et plaque) présentaient davantage de génomes non décrits, représentant 72 % de la nouveauté dans les SGB. Ces résultats mettent en évidence l’intérêt d’étudier simultanément plusieurs types d’échantillons, car certains sites corporels, comme la cavité buccale, ont démontré une nouveauté significativement plus élevée dans les génomes microbiens. Les patients présentant des comorbidités présentent des altérations plus importantes du microbiome humain, quelle que soit la zone corporelle.
Surtout, l’étude souligne que les comorbidités amplifient les perturbations du microbiome, entraînant des changements plus prononcés dans la diversité microbienne. Les patients atteints de plusieurs maladies chroniques présentaient des altérations du microbiome systématiquement plus élevées dans tous les sites corporels étudiés, ce qui indique que la multimorbidité est un facteur clé dans la variation du microbiome.
Corynebacterium pseudogenitalium et Staphylocoque épidermidis ont montré une abondance significativement plus élevée dans la peau des patients atteints de maladies coronariennes. L'équipe a détecté un enrichissement de Capnocytophaga gingivalis dans des échantillons salivaires obtenus auprès d'individus atteints d'aniridie, Lachnoanaerobaculum saburreum espèces dans des échantillons de plaque provenant de personnes présentant de l'aniridie, et Porphyromonas endodontalis dans des échantillons de plaque interdentaire fournis par des personnes obèses. Bacteroides cellulosilyticus l'abondance était significativement plus faible dans les échantillons fécaux d'individus souffrant de maladies digestives. Streptocoque vestibulaire était considérablement moins abondant dans les échantillons salivaires d'individus atteints d'aniridie et plus nombreux dans ceux provenant d'individus atteints de la maladie de Parkinson.
Dans tous les échantillons, le mef(A) le gène codant pour la résistance aux antimicrobiens macrolides était le plus répandu. Les gènes conférant une résistance aux carbapénèmes les plus observés étaient les métallo bêta-lactamases de New Delhi (NDM) et hydrolysant l'oxacilline (OXA) carbapénémases. Les résultats ont indiqué que les patients présentant des gènes de résistance sur la peau portaient les mêmes gènes de résistance dans l'intestin.
Les chercheurs ont découvert 11 une diminution de l’abondance microbienne dans les selles végétariennes, avec des espèces comme Alistipes inops, Phascolarctobacterium faeciumet Bifidobactérie plus abondant parmi les participants omnivores. Numéroteur La souche CAG 357, liée à l'inflammation, a montré des niveaux plus élevés chez les omnivores. Un seul hit lié au régime, Saccharimonas sp013333645, dérivé de la plaque dentaire, est resté. Les résultats suggèrent que des facteurs confondants influencent les schémas métagénomiques, mais les signaux de maladie persistent.
L'approche nouvelle de l'équipe en matière de priorisation des BGC, qui consiste à évaluer les modèles d'enrichissement ou d'épuisement des BGC, a révélé plusieurs BGC dotés d'un potentiel thérapeutique significatif. Plus précisément, l’étude a identifié des BGC produisant des composés présentant une grande similitude avec les antibiotiques connus, soulignant leur pertinence pour une exploration in vitro et un développement de médicaments plus poussés.
L’étude met en évidence l’utilisation de la microbiomique pan-corporelle et pan-maladie pour diagnostiquer et gérer les maladies. Les résultats appellent à de futures recherches sur la fonctionnalité des BGC identifiés, en tenant compte de facteurs tels que la similarité, l'adéquation biotechnologique et les mesures de qualité. Une exploration plus approfondie in vitro pourrait conduire à des découvertes médicales, notamment des composés antibiotiques.
Les athlètes peuvent apporter des informations précieuses sur les pathologies en servant de « contrôles surnaturels ». Fier d’avoir apporté une petite contribution à cet effort commun visant à comprendre le rôle du microbiote. https://t.co/bZzFK5rn5n pic.twitter.com/dh8qyyxkxL
– Anne H. (@sportaerztin) 30 septembre 2024
