Comment le séquençage peut-il exploiter les associations microbiennes avec les maladies ?

Le microbiome humain, en tant que deuxième plus grand génome humain, est potentiellement associé à de nombreuses maladies. L'étude des maladies associées aux microbes est devenue un axe clé dans le domaine de la médecine, offrant de nouvelles directions explicatives pour des maladies aux mécanismes pathologiques inconnus. Cependant, comme les communautés microbiennes sont sensibles aux changements environnementaux, les différences individuelles entraînent des variations significatives dans les communautés microbiennes humaines. Par conséquent, dans le domaine de la microbiologie médicale, les résultats provenant d'un petit nombre d'échantillons peuvent être soumis à une plus grande instabilité.

Microbiome en vrac (MV) est devenu le point focal de la recherche sur l'association des maladies microbiennes grâce à ses résultats plus stables issus des grandes données et son excellent rapport coût-efficacité avec un faible coût et une haute production. Cependant, la microbiologie est un domaine relativement peu familier pour de nombreux chercheurs médicaux, et cela, associé à la quantité de données provenant de grands échantillons, est souvent décourageant. Alors, comment devrions-nous exploiter le potentiel d'association entre microbes et des maladies à travers l'idée de analyse de construction du microbiome à grande échelle?

Les programmes d'analyse des biomarqueurs sont généralement mis en œuvre en conjonction avec des programmes d'analyse de population. Tout d'abord, en déterminant s'il existe une distinction claire entre les groupes, s'il y a une différence nette entre les groupes, nous pouvons ensuite approfondir les biomarqueurs qui causent une telle différence significative. Si les groupes ne sont pas clairement différenciés, les informations sur les biomarqueurs causant les différences phénotypiques peuvent être explorées plus en profondeur en fonction du regroupement initial, et le rôle potentiel des micro-organismes sur les phénotypes différentiels peut être discuté. De plus, la validation des biomarqueurs extraits par d'autres moyens peut améliorer la confiance dans les résultats.

Étude de cas : Microbiome urologique

Par exemple, la complexité diagnostique des infections des voies urinaires (IVU) réside dans le fait que des patients symptomatiques présentant un manque de pathogènes urinaires traditionnels ou de bactéries sont souvent rencontrés dans les tests de culture d'urine traditionnels. En conséquence, il y a un manque de définition d'un microbiome urinaire sain. Une enquête complète sur les microbiomes urinaires des patients atteints d'IVU et des populations en bonne santé à travers séquençage métagénomique à grande échelle aidera à déterminer le rôle du microbiome dans les tests médicaux pratiques.

La composition de la microbiote varie selon les catégories d'analyses d'urine diagnostiques. (Adu-Oppong et al., 2022)

Les patients ont été classés en quatre groupes en fonction des types de cultures urinaires standard :

(1) Culture positive : croissance significative d'une ou deux bactéries uropathogènes ;

(2) Contaminé : croissance de trois bactéries ou plus à des concentrations supérieures à 10⁵ unités formant colonie/mL ;

(3) Insignifiant : le processus de culture était inférieur à 10.⁵ unités formant colonie/mL;

Groupe sans croissance : le processus de culture n'a montré aucun signe évident de croissance microbienne.

En même temps, des individus en bonne santé ont été sélectionnés comme groupe témoin pour l'échantillonnage et deux échantillons supplémentaires ont été prélevés pour suivre les changements dans leur dynamique microbienne urinaire.

Cet article utilise une combinaison de protocoles d'analyse de population et de marqueurs. Analyse de la population explore les différences dans la composition microbienne urinaire entre les individus en bonne santé et les patients atteints d'infections urinaires (IU) ainsi que la dynamique des changements microbiens urinaires chez les individus en bonne santé. L'analyse des marqueurs, quant à elle, a examiné la composition microbienne différentielle entre les patients atteints d'IU et les individus en bonne santé et a identifié les différences dans la composition microbienne en comparant les identifications de séquençage avec la culture standard. Grâce à séquençage métagénomique à grande échellecet article a exploré les différences dans les phénotypes microbiens urologiques entre les patients atteints d'ITU et les individus en bonne santé, et a comparé les différences microbiennes entre l'identification par culture traditionnelle et identification de séquençage.

La principale contribution de cette étude est l'utilisation de l'analyse de données provenant d'un large échantillon pour démontrer la relation entre les phénotypes de maladies et la composition microbienne, avec une couverture plus large et des résultats plus stables. De plus, l'étude a été rendue plus convaincante en analysant statistiquement la similarité de la composition microbienne entre les individus en bonne santé et les patients atteints d'infections urinaires. Les résultats de cette étude remettent en question la perception traditionnelle des infections urinaires et confirment que la maladie n'est pas fortement associée au phénotype microbien. microbiome à grande échelle a joué un rôle clé dans ce processus, d'abord en soulignant l'impact des différences dynamiques individuelles sur les résultats grâce à une couverture plus large des données d'un grand échantillon, et ensuite en étant plus convaincant sur un plan statistique.

Grâce à la combinaison d'analyses de population et de marqueurs, cet article propose une méthodologie puissante pour explorer les associations microbiennes-maladies, en particulier dans le contexte de la gestion de grandes données d'échantillons. Cette approche a non seulement obtenu des résultats significatifs dans les études sur les infections urinaires, mais elle offre également des leçons utiles pour les futures recherches en microbiome médical.

Référence:

1. Adu-Oppong, B., Thänert, R., Wallace, M.A. et al. Chevauchement substantiel entre les états microbiotiques génito-urinaires symptomatiques et asymptomatiques. Microbiome dix, 6 (2022).