Comprendre l'appareil intestinal humain de l'intérieur
Les chercheurs du projet METAHIT («Metagenomics of the human intestinal tract») ont créé un catalogue de référence complet des gènes microbiens dans l'intestin humain. Cinq cent quarante paires d'ADN microbien de gigabase ont été séquencées et comparées à partir de 124 échantillons de selles des personnes en bonne santé et de malades atteints de MICI ou d'obésité. Les gènes ont été catalogués et la fréquence et l'expression géniques mesurées pour identifier les variations de la flore intestinale humaine. La découverte que les humains ont trois entérotypes distincts avec différents niveaux de bactéroides, de Prevotella et de bactéries Ruminococcus représente une percée importante. Les entérotypes sont jugés propres à chaque individu en sans aucune corrélation avec l'âge, le sexe, la nourriture, la géographie ou l'hérédité génétique. Une base de données a été créée pour stocker et organiser l'information produite tant au sein qu'à l'extérieur du projet. Les membres de METAHIT ont développé des outils pour créer des profils d'abondance de gènes du métagénome intestinal afin de différencier les personnes en bonne santé des malades et des personnes à risque élevé de maladie. Des efforts ont été réalisés pour étudier la fonction des gènes bactériens et comprendre les interactions hôte-microbe. Une comparaison bioinformatique des gènes bactériens présents chez les patients de CU, les patients obèses et les personnes minces en bonne santé a montré des différences dans les espèces et compositions bactériennes. Des études supplémentaires sont nécessaires pour confirmer et valider ces résultats. Les scientifiques de METAHIT ont trouvé des sous-réseaux de dépendance entre certaines unités métagénomiques (GMSI) et des espèces métagénomiques (MGS) qui pourraient avoir des associations génétiques pour la maladie en utilisant une approche de classification de co-abondance. Des études antérieures avaient montré que la tendance à l'obésité pouvait être en partie due à l'hérédité génétique. Une analyse métagénomique quantitative de 292 Danois a montré que la variation du génome microbien pouvait jouer un rôle dans l'obésité. La distribution des entérotypes variait considérablement suivant le nombre de gènes bas (LGC) et le nombre élevé de gènes (HGC) des individus. Plus de cas de LGC avaient des entérotypes 1 pilotés par les bactéroides, alors qu'un pourcentage plus élevé de personnes HGC étaient d'entérotype 3. Reference genome mapping with gene abundance data at phylum, genus and species levels was carried out to assess differences in microbial communities.Les individus à HGC avaient une répartition plus élevée d'espèces anti-inflammatoires telles que faecalibacterium prausnitzii et roseburia inulinivorans. Les individus à LGC avaient des niveaux plus élevés de bactéroides et de gnavus de rumnicoccus qui sont pro-inflammatoires et associés aux MII. Le score décisif d'abondance bactérienne, l'analyse des caractéristiques récepteur-opérateur (ROC) et la zone en-dessous de la courbe des valeurs ont contribué à établir une distinction entre les espèces bactériennes présentes chez les individus à LGC et ceux à HGC. On a trouvé, dans les cas de LGC, des niveaux de graisse ainsi que le risque de développer du prédiabète, du diabète de type 2 et des troubles cardiovasculaires ischémiques plus élevés. La technologie sensible Q-PCR pour l'analyse métagénomique quantitative de la flore intestinale a été utilisée pour la stratification de l'entérotype de manière à différencier les individus maigres des obèses et de ceux souffrant d'autres pathologies en fonction de différents profils de risque métaboliques. Cette étude a révélé le potentiel de développement commercial d'une médecine personnalisée utilisant l'analyse et la stratification du microbiote. Les résultats du projet ont été diffusés par des publications, sur des sites Web, sur YouTube et Facebook, par des conférences et sur Twitter afin d'accroître les connaissances du public et d'attirer les investisseurs. Les bons résultats du projet pourraient entraîner le développement commercial de nouvelles technologies de diagnostic et de traitement des MICI, de l'obésité et des troubles métaboliques.
