Utiliser les mégadonnées au profit de la santé métabolique
Les maladies métaboliques comme l'obésité, le diabète et l'hyperglycémie sont de plus en plus fréquentes à l'heure actuelle. Parallèlement, de grands volumes de données biologiques sont produits, mais ils ne peuvent pas être exploités de la manière la plus efficace qui soit. Le projet MIMOMICS (Methods for integrated analysis of multiple omics datasets), financé par l'UE, utilise ces données pour mieux comprendre les maladies métaboliques chez l'homme. Le projet se concentre sur les données dites «-omique», des ensembles de données décrivant le génome complet, le protéome ou le métabolome d'un organisme. Les chercheurs produisent de grandes quantités de données relatives, mais personne n'a jamais étudié la relation entre le génome et le métabolome, par exemple. Ce type d'informations pourrait aider les scientifiques à mieux comprendre les maladies métaboliques, aussi MOMOMICS a-t-il accédé à deux grands ensembles de données, comprenant des données génomiques, protéomiques et métabolomiques, par le biais d'organisations de recherche partenaires. Les chercheurs ont utilisé ces données pour concevoir des méthodes visant à analyser les données «-omiques». Un autre aspect important du projet a été d'harmoniser les différents ensembles de données pour assurer leur comparaison. Le logiciel et les protocoles créés dans le cadre de cet effort ont été mis à la disposition de la communauté de la recherche. Les travaux préliminaires utilisant ces ensembles de données ont produit des méthodes pour prédire la santé métabolique et la composition organique sur la base des profils génomiques et métabolomiques. À long terme, cette recherche entraînera de meilleures prévisions de santé à partir de données «-omiques» et à une meilleure santé métabolique.
Mots‑clés
Métabolique, santé, ensembles de données, maladies métaboliques, -omique, métabolome
