Dans une étude récente publiée dans le Cell Host & Microbe Journal, les chercheurs ont utilisé un ensemble diversifié de 5 230 métagénomes intestinaux [gut microbiome reference (GMR) dataset] représentant des populations humaines de 13 pays, trois continents et différents groupes d’âge pour former un modèle d’étude.
Étude: Les entérosignatures définissent des guildes bactériennes communes dans le microbiome intestinal humain. Crédit d’image : MeekoMedia/Shutterstock.com
Sommaire
Introduction
Ils ont utilisé un modèle métabolique appelé factorisation matricielle non négative (NMF) pour étudier la généralisabilité du microbiome intestinal humain, une combinaison de cinq entérosignatures (ESS), qui représentent des guildes bactériennes complémentaires dans leur métabolisme.
Le modèle d’étude a aidé à démêler la complexité inhérente du microbiome intestinal humain et à saisir sa variabilité.
Il a confirmé des caractéristiques écologiques bien reconnues tout en permettant la détection de tout changement dans les structures communautaires des ESS. L’ESS change avec l’âge de l’hôte ; ainsi, les déviations des microbiomes intestinaux évaluées par NMF indiquaient des états dysbiotiques préjudiciables à la santé de l’hôte.
Arrière-plan
Tous les humains hébergent 200 à 300 espèces bactériennes dans leur tractus gastro-intestinal (GIT). Au niveau de la souche, cette composition de microbiome est cependant unique. Cet écosystème est généralement dans un équilibre stable mais dynamique entraîné par des processus externes et internes, par exemple, le régime alimentaire.
Cependant, pour la recherche médicale sur le microbiome intestinal, il est crucial de démêler sa complexité, ce qui implique de décomposer le microbiome intestinal en un petit nombre de caractéristiques universellement applicables.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont d’abord formé le modèle 5-ES sur l’ensemble de données de référence GMR, dont 74,2 % comprenaient des individus occidentaux. Comme cela limitait potentiellement la généralisabilité de cinq ES, ils ont entrepris deux études de cohorte de validation en s’appuyant sur les cohortes BMIS (échantillons européens) et NW (non occidentales) pour évaluer la généralisabilité.
Les chercheurs ont appliqué l’algorithme NMF pour identifier les signatures des ES, une combinaison pondérée de plusieurs genres. Ils ont noté qu’un ou deux genres dominaient fortement certains SE, tandis que d’autres étaient des combinaisons de plusieurs genres avec des associations plus faibles.
Ensuite, ils ont appliqué le modèle pré-formé à la cohorte du spectre de l’indice de masse corporelle Metacardis (BMIS) comprenant 888 métagénomes fécaux d’origine européenne. A titre de comparaison, ils de novo ES calculés, tout comme le partitionnement autour des médoïdes (PAM) ou les ET des modèles de mélange multinomial de Dirichlet (DMM).
De plus, les chercheurs ont étudié la dynamique temporelle des ES dans l’ensemble de données GMR, des nourrissons aux personnes âgées et longitudinalement pour 1 239 individus. Cela les a aidés à capturer les changements intra-individuels à court et à long terme dans le microbiome fécal à l’aide d’ESS.
Enfin, ils ont évalué 1 152 métagénomes fécaux de 12 pays non occidentaux (NW), représentant 119 nourrissons, 278 enfants et 740 adultes.
Les échantillons NW étaient distincts dans leur composition au niveau du genre de la cohorte GMR. Cela les a aidés à tester la généralisabilité de notre modèle 5-ES à des échantillons diversifiés en termes d’âge et de géographie.
Résultats
Les modèles basés sur l’approche NMF ont récupéré trois signatures parmi les cinq ES représentant probablement les types de communautés décrits pour la première fois comme ET adultes, ES-Bacteroides (Bact), ES-Firmicutes (Entreprise) et ES-Prévotelle (Préc).
En effet, des combinaisons d’ESS décrivaient précisément la composition du microbiome intestinal. ES-Bact s’est souvent produit dans des échantillons de nourrissons de moins de six mois, mais a diminué chez les personnes âgées.
Comme la diversité bactérienne, la diversité des ES augmentait avec l’âge : la fréquence des échantillons colonisés par un seul ES diminuait régulièrement des nourrissons aux adultes en passant par les personnes âgées, et la communauté devenait plus complexe.
Trois ES constituaient 39 % des échantillons adultes appelés ES adultes, dont ES-Firm, ES-Prev, ES-Bact dans 44 % des cas en combinaison avec les deux autres ES.
En outre, l’ensemble de données GMR a suggéré que ES-Bact jouait un rôle crucial dans la récupération des écosystèmes intestinaux perturbés par le traitement antibiotique. En conséquence, son abondance relative est passée de 15 % à 17 % dans les échantillons de nourrissons (non prématurés) et d’adultes.
Parallèlement, ES-Escherichia et ES-Bifidobactérie dans les échantillons de nourrissons ont diminué de 9 % à 7 %, respectivement, et ES-Prev et ES-Firm dans les échantillons d’adultes ont diminué de 9 % et 5 %, respectivement, après les traitements antibiotiques.
Dans l’ensemble, les ES ont capturé efficacement les changements du microbiome intestinal à court et à long terme à un niveau interprétable.
Dans les 5 230 échantillons évalués dans cette étude, il y avait 394 ES-atypique échantillons avec une régularité inférieure et plus de pathobiontes, par exemple, Staphylococcus epidermidis, Enterococcus spp.
En étudiant l’ajustement du modèle ES, les auteurs ont découvert que les échantillons de Chine, de Madagascar et de Guinée-Bissau avaient des valeurs considérablement réduites, probablement parce que les méthodes de collecte des matières fécales biaisaient la composition des communautés. Les infections à helminthes chez 47,3 % des individus de la cohorte de Guinée-Bissau ont perturbé les microbiomes et ont probablement réduit les ajustements du modèle ES.
conclusion
Dans cette étude, les chercheurs ont utilisé le NMF, une forme d’algorithme d’analyse multivariée, pour composer les microbiomes intestinaux humains en cinq ES dominés par Bacteroides, Firmicutes, Prévotelle, Bifidobactérieou Escherichia.
Les ES ont servi de modèle générique interprétable pour la caractérisation intuitive du microbiome intestinal dans la santé et la maladie. Il a démontré le potentiel fonctionnel accru des combinaisons ES et que ES-Bact avait un rôle central dans l’établissement et le maintien de la fonctionnalité centrale de l’intestin.
De plus, ce modèle métabolique a permis la détection de microbiomes fécaux atypiques associés au mode de naissance du nourrisson et à l’utilisation d’antibiotiques chez l’adulte, facilitant ainsi la détection de microbiomes intestinaux dysbiotiques.
