Résumé
Des chercheurs d’INRAE (MaIAGE, Biogeco, MIAT, MGP, Micalis) ont développé une nouvelle méthode d'analyse métagénomique, combinant modélisation du métabolisme microbien et apprentissage statistique, pour étudier le microbiote intestinal humain. Ils ont utilisé 1153 échantillons fécaux humains pour identifier quatre profils fonctionnels universels impliqués dans la dégradation des fibres alimentaires et des mucines. Ces profils reflètent différents aspects du fonctionnement du microbiote. L'équilibre entre ces profils est essentiel pour un microbiote sain : chez les individus obèses, cet équilibre est perturbé, tandis qu'il est favorisé par un régime riche en fibres. Les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin sont associées à un changement de prédominance de ces profils, indiquant des modifications dans le fonctionnement global du microbiote. Ces découvertes offrent des perspectives pour l'utilisation de ces profils comme marqueurs pour détecter les déséquilibres du microbiote. Elles pourraient aider au développement de nouveaux pré- et probiotiques pour restaurer les fonctions altérées du microbiote, offrant ainsi des pistes pour des traitements plus ciblés et efficaces pour maintenir ou rétablir un microbiote sain.
Contexte et enjeux : Les microbes intestinaux sont étroitement liés à la santé de leur hôte : de multiples liens entre le microbiote intestinal et certaines pathologies comme des maladies inflammatoires ou l'obésité ont déjà été identifiés. Les principaux nutriments des microbes intestinaux sont les fibres alimentaires ou les mucines, des protéines complexes produites par les cellules intestinales contenant de nombreux sucres que les bactéries peuvent utiliser. Cependant, les capacités fonctionnelles à digérer ces fibres et ces mucines ont été peu étudiées de manière systématique à l’échelle du microbiote intestinal humain.
Résultats : Un consortium de chercheurs de l'Inrae (MaIAGE, Biogeco, MIAT, MGP, Micalis), d'équipes Inria-Inrae (Pléiade et Musca), ainsi qu'un chercheur de l'Erlham Institute ont récemment mis en œuvre une méthode originale d'analyse de données métagénomiques basée sur une modélisation simplifiée du métabolisme microbien couplée à de l'apprentissage statistique. Un grand jeu de données d’entraînement composé de comptages de catégories fonctionnelles, des familles d’orthologies de Kegg (KO), de glycosides hydrolases (GH) et de polysaccharide lyases (PL) sélectionnées pour leur rôle majeur dans la dégradation des fibres, a été constitué à partir de 1153 échantillons fécaux humains séquencés en métagénomique haut-débit. La méthode, appliquée à ces données, a conduit à l'identification de 4 profils fonctionnels universels impliqués dans la dégradation des fibres. Ces profils, que l’on peut interpréter comme des combinaisons de traits fonctionnels agrégés à l’échelle du microbiote, sont présents avec des poids variables dans la composition des échantillons. Leur pertinence a été vérifiée sur une base de données de validation de plus de 2571 échantillons, issus d’études impliquant des donneurs sains ou atteints de troubles ou pathologies diverses, et leur expression a été vérifiée sur 762 échantillons de métatranscriptomique.
L'équilibre entre les poids des profils 1 et 2 dans l’organisation de la dégradation des fibres et des mucines est caractéristique du microbiote d'individus sains. Cet équilibre est rompu chez des individus obèses, alors qu'il est favorisé par un régime riche en fibre. Chez des malades souffrant de maladie inflammatoire chronique de l'intestin, le profil 3 prend le pas sur le profil 2, ce qui traduit des changements dans le fonctionnement global du microbiote. Le profil 4 est impliqué dans des fonctions plus rares, comme la méthanogénèse, et est très représenté chez les malades de Parkinson. Ces 4 profils permettent de mieux interpréter les changements du fonctionnement du microbiote intestinal, ainsi que les mécanismes à l’œuvre dans le maintien d'un microbiote sain.
Perspectives : Ces profils pourraient servir à l'avenir de marqueurs simples permettant de détecter des déséquilibres du microbiote, tout en mettant en lumière les fonctions principalement impactées par ces changements. La restauration de ces fonctions pourrait alors fournir des pistes pour la conception de nouveaux pré- ou probiotiques.
Références bibliographiques : Simon Labarthe, Sandra Plancade, Sébastien Raguideau, Florian Plaza Oñate, Emmanuelle Le Chatelier, Marion Leclerc, Béatrice Laroche (2023). Four functional profiles for fibre and mucin metabolism in the human gut microbiome. Microbiome, 11(1), 231. https://doi.org/10.1186/s40168-023-01667-y
Video : https://youtu.be/P9v4uyPMOPY
Variation of profiles contributions in healthy vs CD (Crohn Disease) and dysbiotic vs not dysbiotic samples. The metabolic network of fibre degradation is displayed, and profile contribution in GH/PL and KO counts is color coded on the corresponding arrows of the network. Profile weigth conributions to KO counts are displayed for healthy (N, left panel) and CD (right panel) samples and dysbiotic (lower panel) and not dysbiotic (upper panel) samples, colored according to a ternary color map (central triangle) and mapped on the corresponding arrow or GH/PL box. Black arrows indicate contributions linked to profile 4. Arrow widths are proportional to the mean KO/GH/PL counts in samples. Only the top 20 most discriminant KO/GH/PL are displayed in order to highlight the main changes in microbiota composition. After Fig 7 in S. Labarthe et al. (2023). Four functional profiles for fibre and mucin metabolism in the human gut microbiome. Microbiome. https://doi.org/10.1186/s40168-023-01667-y (CC BY 4.0 license)
