Le séquençage du métagénome révèle des changements dans la flore intestinale lors des infections à COVID-19.

Quelle est la métagénomique du microbiote intestinal dans l'infection par le COVID-19 ?

Technologie de métagénomique contourne la méthode traditionnelle d'isolement et de culture microbienne pour extraire l'ADN total directement à partir d'échantillons environnementaux, et obtient de nouveaux gènes fonctionnels et bioactifs en construisant et en filtrant des bibliothèques métagénomiques, qui incluent à la fois des informations génétiques microbiennes cultivables et non cultivables, augmentant ainsi les chances d'obtenir de nouveaux bioactifs.

Métagénomique est une nouvelle approche pour recherche microbienne dans lequel les génomes des populations microbiennes dans des échantillons environnementaux sont étudiés par le dépistage de gènes fonctionnels et/ou l'analyse de séquençage, et peuvent être utilisés pour analyser la diversité microbienne, la structure des populations, les relations évolutives, l'activité fonctionnelle et les relations avec l'environnement.

La pandémie de COVID-19, causée par le nouveau coronavirus (Syndrome Respiratoire Aigu Sévère Coronavirus 2 [SARS-CoV-2]), a suscité d'importantes recherches scientifiques concernant ses diverses manifestations cliniques. Bien qu'elle affecte principalement le système respiratoire, la COVID-19 a montré une capacité à infecter divers organes, notamment le tractus gastro-intestinal (GI) en plus du système pulmonaire. Des rapports suggèrent que les symptômes gastro-intestinaux, souvent présentés sous forme de diarrhée, peuvent précéder les symptômes respiratoires chez les patients recevant un traitement après l'élimination virale du système respiratoire, le virus étant détecté dans des échantillons fécaux ou des écouvillons rectaux pendant plusieurs jours. Séquençage métagénomique peut révéler des modifications dans le microbiote intestinal pendant l'infection par le COVID-19, éclairant ainsi l'impact de l'infection par le COVID-19 sur la composition et la fonctionnalité du microbiome intestinal, aidant à comprendre les interactions entre le virus et le microbiote intestinal de l'hôte. De plus, cela peut prédire les résultats cliniques, aidant à l'identification de biomarqueurs pour l'infection par le COVID-19 qui pourraient faciliter un diagnostic précoce, le pronostic de la progression de la maladie et le développement de plans de traitement personnalisés.

Aperçus métagénomiques sur l'impact de la COVID-19 sur le microbiote intestinal

Métagénomique par shotgun révèle des changements de composition dans le microbiote intestinal des patients atteints de COVID-19

Dans l'article "Disséquer le rôle du microbiome humain dans la COVID-19 via des génomes assemblés par métagénome", publié dans Nature Communications en septembre, un total de 11 584 MAGs (génomes assemblés par métagénome) et 5 403 MAGs non redondants (nrMAGs) au niveau des souches ont été obtenus à partir de 514 échantillons nasaux et fécaux de patients atteints de COVID-19, grâce à des techniques d'assemblage et de binning de métagénome utilisant des métagénomes publiés. NGS données provenant de six cohortes indépendantes.

Il a été constaté que l'abondance des souches de nombreuses espèces microbiennes dans l'intestin des patients atteints de COVID-19 était significativement réduite par rapport aux sujets normaux et que les cas de COVID-19 pouvaient être distingués avec précision des témoins sains sur la base des caractéristiques du microbiome intestinal et pouvaient prédire la progression de la COVID-19, selon les lignes montrées ci-dessous.

Figure 1. Reconstruction des MAGs à partir de 514 données de séquençage métagénomique shotgun liées à la COVID-19 dans les cohortes de découverte (Ke S et al., 2022)

Analyse de centaines de Séquençage WMS Les données ont révélé que les patients atteints de COVID-19 ont perdu de nombreuses souches (nrMAGs) pour certaines espèces microbiennes par rapport aux témoins non-COVID-19. Grâce à l'apprentissage automatique, les auteurs ont démontré la faisabilité de détecter avec précision le COVID-19 à partir de témoins sains en se basant sur les signatures du microbiome intestinal au niveau des nrMAG. Une meilleure compréhension des interactions entre le microbiome humain (y compris les bactéries, les champignons et les virus) et l'infection par le SARS-CoV-2, ou d'autres infections virales, pourrait être découverte à l'avenir avec l'optimisation continue des technologies et des méthodes d'analyse des données.

Dans l'étude de Maeda et al. (2022), la mycobiote intestinale et la microbiote ont été examinées chez des patients atteints de COVID-19 sévère, des patients atteints de COVID-19 léger et des individus en bonne santé en utilisant séquençage métagénomiqueLe groupe sévère a montré une diversité mycobiotique inférieure avec une dominance de Candida albicans, tandis que la diversité microbienne était réduite avec une augmentation. Entérocoque et Lactobacilluset a diminué Faecalibacterium et Bactéroïdes abondance. Aucune différence significative n'a été trouvée entre les patients atteints de COVID-19 léger et les individus en bonne santé. L'abondance de Candida était corrélée positivement avec EntérocoqueAprès la guérison des patients sévères, les altérations du microbiote ont persisté, mais la diversité du mycobiote a rebondi à des niveaux similaires à ceux des patients légers et des individus en bonne santé.

Figure 2. Composition altérée de la mycobiote et du microbiote intestinal chez les patients atteints de COVID-19. (Maeda et al., 2022)

Cao et al. (2021) ont mené une étude à Pékin utilisant analyse métagénomique pour explorer le virome et le bactériome intestinal chez 13 patients atteints de COVID-19 par rapport à 5 témoins sains. Leur enquête a révélé une dysbiose bactérienne chez les patients COVID-19, caractérisée par une diminution de la diversité microbienne et des variations virales. Les cas graves de COVID-19 ont montré une présence accrue de pathogènes opportunistes et une diminution des bactéries productrices de butyrate. Ces observations ont été corroborées dans un modèle murin de COVID-19, qui a présenté des variations dans l'expression des gènes liés à l'immunité et à l'infection au sein des cellules épithéliales intestinales. Les résultats proposent un impact significatif de l'infection par le SARS-CoV-2 sur le microbiome, avec des implications potentielles pour la gravité de la maladie et la récupération.

Zuo et al. (2020) ont utilisé séquençage métagénomique shotgun pour examiner les microbiomes fécaux de 15 patients atteints de COVID-19 à Hong Kong pendant leur hospitalisation, en les juxtaposant avec 6 individus atteints de pneumonie acquise dans la communauté et 15 témoins en bonne santé. Leur enquête a révélé des modifications notables et durables du microbiome intestinal des patients atteints de COVID-19, se manifestant par une augmentation des pathogènes opportunistes et une diminution des commensaux bénéfiques, qui ont montré une corrélation avec la gravité de la maladie et la charge fécale en SARS-CoV-2. Ces observations suggèrent que des altérations du microbiote intestinal pourraient potentiellement atténuer la gravité du COVID-19.

Figure 3. Résumé schématique des altérations du microbiome intestinal dans la COVID-19. (Zuo et al., 2020)

Li et al. (2021) ont utilisé séquençage métagénomique shotgun pour étudier le microbiote intestinal de 47 patients atteints de COVID-19 par rapport à 19 témoins sains. Ils ont détecté quatre microorganismes distincts exclusifs aux patients COVID-19 et ont noté des variations considérables dans l'abondance de diverses espèces bactériennes. Les patients COVID-19 présentaient des niveaux élevés de Bacteroides stercoris, B. vulgatus, B. massiliensis, parmi d'autres, tandis que des espèces comme Clostridium nexile et Streptococcus salivarius ont été réduits. De plus, une réduction significative de la production de butyrate Roseburia inulinivorans et une augmentation de Paraprevotella sp. et Streptocoque thermophilus ont été observés. La recherche a identifié 30 modules d'orthologie KEGG présentant des altérations significatives et 15 marqueurs microbiens avec un potentiel diagnostique solide pour discriminer les cas de COVID-19. Des associations entre des espèces bactériennes spécifiques et des paramètres cliniques ont été établies, ainsi qu'un changement dans le rapport Bacteroidetes à Firmicutes. Ces résultats suggèrent que les changements dans la composition du microbiote intestinal pourraient influencer la gravité de la COVID-19, et que les marqueurs microbiens offrent des perspectives prometteuses pour améliorer le diagnostic de la COVID-19.

Figure 4. Associations entre le microbiome intestinal et les indices cliniques de la COVID-19. (Li et al., 2021)

Comment analyser les données métagénomiques

En utilisant l'analyse des données de l'article "Disséquer le rôle du microbiome humain dans la COVID-19 via des génomes assemblés par métagénome" comme exemple pour comprendre. métagénomique analyse de données :

1. assemblage et binage de métagénomes

Les auteurs ont utilisé metaWRAP, un processus d'analyse qui intègre le contrôle de qualité, l'assemblage, le regroupement, la purification, l'évaluation, l'annotation des espèces, l'estimation de l'abondance, l'annotation fonctionnelle et la visualisation, pour traiter les données de séquençage brutes, en incorporant plus de 140 outils. Le processus détaillé est le suivant. (a). Contrôle de qualité et élimination de la contamination par l'hôte des données brutes ; (b). Assemblage des données décontaminées en utilisant l'outil metaSPAdes dans metaWRAP ; (c). Regroupement à l'aide des logiciels MaxBin2, metaBAT2 et CONCOCT, et purification des résultats de regroupement en utilisant le module de raffinement des groupes, et enfin évaluation du taux de contamination et de la complétude des résultats à l'aide de CheckM.

2. Regroupement et dé-duplication des MAGs

Les MAGs ont été regroupés en bacs de génomes au niveau des espèces (SGB) à l'aide du logiciel dRep, puis les MAGs ont été annotés taxonomiquement en fonction de la base de données de taxonomie des génomes à l'aide du logiciel GTDB-Tk.

3. Calcul de l'abondance des espèces et arbre phylogénétique

L'abondance de chaque nrMAG a été calculée à l'aide du logiciel Salmon, et des arbres évolutifs ont été construits en utilisant PhyloPhlAn et embellis avec iTOL.

4. Annotation du génome des nrMAGs

Les génomes obtenus par binning ont été prédites génétiquement à l'aide du logiciel Prokka, et les gènes ont été annotés fonctionnellement à l'aide de MicrobeAnnotator, et l'exhaustivité de chaque annotation de base de données a été évaluée. Enfin, une analyse fonctionnelle a été réalisée à l'aide de HUMANN3.

5. Analyse statistique

La diversité microbienne alpha et bêta a été calculée à l'aide du package vegan de R, et une analyse de régression par forêt aléatoire a été réalisée en utilisant le package randomForest de R.

Métagénomique L'analyse des données implique une série d'étapes cruciales visant à déchiffrer les paysages taxonomiques et fonctionnels de communautés microbiennes complexes. Dans un premier temps, des données métagénomiques brutes de type shotgun sont acquises à partir d'une vaste gamme de populations microbiennes, puis soumises à un traitement de contrôle qualité rigoureux pour garantir la précision des données. Par la suite, les données subissent un profilage taxonomique par l'analyse de gènes marqueurs, éclaircissant la composition des espèces et la diversité phylogénétique au sein de la communauté. L'analyse de binning joue un rôle essentiel dans la catégorisation de ces séquences en groupes représentant des génomes individuels ou des unités taxonomiques opérationnelles.

L'analyse d'assemblage est essentielle pour reconstruire des génomes fragmentés ou séquencer des lectures en contigs, facilitant l'identification de nouveaux taxa et gènes. La prédiction génique et l'annotation fonctionnelle décodent l'information génomique, révélant les rôles biologiques et les voies prédominantes dans la communauté. De plus, l'analyse comparative des métagénomes permet d'évaluer les similitudes au sein des communautés, d'évaluer les impacts environnementaux sur la structure communautaire, et d'identifier les taxa ou fonctions clés qui distinguent les communautés microbiennes. Cette approche analytique globale fournit des informations sur les caractéristiques des écosystèmes microbiens, les biomarqueurs potentiels et les rôles fonctionnels au sein de divers ensembles de données métagénomiques, faisant progresser notre compréhension des communautés microbiennes complexes.

Figure 5. Stratégies analytiques métagénomiques courantes. (Sharpton, 2014)

Résumé

Dans l'exploration du microbiote intestinal des patients atteints de COVID-19, une multitude de chercheurs se sont tournés vers métagénomiqueLeurs efforts ont révélé des changements notables au sein du microbiome intestinal des individus atteints de COVID-19, caractérisés par une réduction de la diversité microbienne et des altérations notables de certaines populations bactériennes. Ces variations observées servent de discriminants critiques entre les cas de COVID-19 et leurs homologues en bonne santé, offrant des perspectives prédictives sur la progression de la maladie. De plus, l'incorporation de métatranscriptomique Ces investigations fournissent une compréhension plus approfondie du microbiote intestinal chez les patients atteints de COVID-19, mettant en lumière l'influence de ces entités microbiennes sur la maladie à travers des analyses des voies fonctionnelles et des motifs d'expression génique.

Malgré ces avancées, notre compréhension scientifique actuelle de l'interaction complexe entre le microbiote intestinal et la COVID-19 reste incomplète et en évolution dynamique. Par conséquent, la sélection judicieuse et l'application compétente d'outils et de méthodologies computationnels deviennent impératives pour interroger efficacement le microbiote intestinal. Cette approche stratégique représente une étape cruciale vers le déchiffrement des profils microbiens diagnostiques les plus pertinents et l'élaboration d'interventions microbiomiques antivirales ou prophylactiques précises. De telles initiatives enrichissent non seulement notre compréhension des mécanismes de la maladie, mais favorisent également l'émergence de nouvelles perspectives et méthodologies dans le diagnostic et le traitement de la COVID-19.

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Références :

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7. Sharpton, T.J. Une introduction à l'analyse des données métagénomiques de shotgun. Frontières en science des plantes, 2014, 5, p.86894.