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Caractériser la complexité de la biologie du cerveau
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Ressources sur les neurosciences
Métabolomique pour les neurosciences Volume 1
Webinaire à la demande : La métabolomique non ciblée dans la recherche sur la santé des populations à grande cohorte
Applications dans la recherche sur l'axe intestin-cerveau
La métabolomique en neurologie
Les marqueurs fonctionnels pour la recherche neurologique peuvent être insaisissables. En raison de la nature complexe et fragile du cerveau, l'échantillonnage de cohortes vivantes, le franchissement de la barrière hémato-encéphalique et la caractérisation du phénotype cérébral peuvent s'avérer difficiles, voire impossibles à réaliser pour la plupart des études.
La métabolomique fournit un critère fonctionnel que les chercheurs en neurologie peuvent facilement intégrer dans leurs études. La biochimie des petites molécules peut élucider l'association et l'importance d'une voie métabolomique et son impact corrélé sur la présence et la gravité des troubles neurologiques. Avec des marqueurs présents dans d'autres matrices biologiques moins invasives qui soutiennent la recherche neurologique, et l'importance croissante du microbiome pour explorer les associations à travers l'axe intestin-cerveau, que peut-on trouver de plus avec la métabolomique ?
Observation longitudinale des mécanismes pathologiques
La métabolomique aide les chercheurs à mieux comprendre l'évolution de diverses affections neurologiques en fournissant des profils métaboliques détaillés. L'observation des changements dans les voies métaboliques peut mettre en lumière la façon dont les processus cellulaires changent et révéler de nouvelles cibles potentielles pour la thérapie.
Par exemple, la métabolomique a permis d'identifier un composé produit par un microbe dans un modèle murin de sclérose latérale amyotrophique qui pourrait sauver le dysfonctionnement moteur. Blacher, Et al. Nature 2019, 572:474-484
Identification des biomarqueurs
L'identification de biomarqueurs par la métabolomique globale peut mettre en évidence le lien entre la métabolomique et les maladies neurologiques et ouvrir la voie à de nouvelles thérapies. L'utilisation de la métabolomique globale pour obtenir un point de vue complet soutiendra le développement de diagnostics et de thérapies non invasifs qui ont la capacité d'améliorer la vie des patients.
Avec sa bibliothèque de plus de 5 400 métabolites, Metabolon dispose de la couverture la plus large et de la capacité à identifier des biomarqueurs potentiels dans vos données. L'expérience approfondie de Metabolonen matière de métabolomique joue un rôle essentiel dans les progrès futurs du domaine des neurosciences.
Associer les voies métaboliques aux maladies neurologiques
Développement de médicaments neurologiques et médecine personnalisée
La métabolomique peut révéler des altérations des voies métaboliques, ce qui facilite l'identification de cibles potentielles pour des recherches supplémentaires et le développement de nouveaux médicaments. En outre, elle permet d'adapter potentiellement les traitements en identifiant des changements métaboliques spécifiques dans différentes conditions neurologiques.
Utilisation de modèles prédictifs et de pronostics
Grâce aux données métabolomiques, nous pouvons modéliser et prédire l'évolution d'une maladie et sa réaction au traitement. Cela pourrait également permettre d'identifier des marqueurs susceptibles de donner des indications sur les résultats attendus à long terme des affections neurologiques.
Évaluer l'impact neurologique de l'exposome
Grâce aux données métabolomiques, nous pouvons modéliser et prédire l'évolution d'une maladie et sa réaction au traitement. Cela pourrait également permettre d'identifier des marqueurs susceptibles de donner des indications sur les résultats attendus à long terme des affections neurologiques.
"En utilisant la métabolomique non ciblée et en comparant les différences de niveaux de métabolites entre les tissus, nous avons pu cartographier un réseau de métabolites perturbés qui montrent que la fonction de cette protéine s'étend bien au-delà du transport du citrate, puisque nos données indiquent des anomalies dans les acides biliaires, le métabolisme des nucléotides, et le transport et/ou la synthèse des acides gras".
Milosavljevic S, Glinton KE, Li X, Medeiros C, Gillespie P, Seavitt JR, Graham BH, Elsea SH. Untargeted Metabolomics of Slc13a5 Deficiency Reveal Critical Liver-Brain Axis for Lipid Homeostasis. Metabolites. 2022 ; 12(4):351. https://doi.org/10.3390/metabo12040351 Disponible sous CC BY 4.0.
Applications de la métabolomique à la recherche en neurosciences
La maladie d'Alzehimer
Troubles du spectre autistique
Sclérose latérale amyotrophique (SLA)
Epilepsie
Maladie de Parkison
Troubles neuropsychiatriques
Le stress
La maladie de Huntington
Syndrome de fatigue chronique
La maladie d'Alzehimer
Trouble du spectre de l'autisme
Sclérose latérale amyotrophique (SLA)
Epilepsie
Maladie de Parkinson
Troubles neuropsychiatriques
Le stress
La maladie de Huntington
Syndrome de fatigue chronique
ÉTUDE DE CAS
La métabolomique aide à comprendre les maladies neurogénétiques complexes
De nombreux troubles neurologiques sont attribuables à des variations génétiques, avec des degrés variables d'héritabilité, c'est-à-dire la proportion de l'étiologie de la maladie due à une contribution génétique. Les variantes génétiques courantes ayant un faible effet ont un impact cumulatif sur le risque de maladie. Les études de génomique fonctionnelle, qui comprennent des données endophénotypiques (métabolomiques), transcriptomiques, épigénomiques ou protéomiques, établissent un lien entre les voies affectées par ces variantes et la maladie.
La maladie d'Alzheimer (MA) est l'un de ces troubles neurogénétiques complexes. La plupart des études se concentrent sur les patients chez qui la maladie d'Alzheimer a été diagnostiquée. Un article publié dans Scientific Reports a effectué une analyse multiomique sur des adultes en bonne santé pour comprendre comment les risques génétiques de la MA sont associés à des changements physiologiques. L'analyse métabogénomique, l'intégration des données métabolomiques et génomiques pour relier et déduire la relation entre la présence de variants génomiques et les altérations mesurables des métabolites dans les voies biochimiques, comprenait des variants génétiques connus, des tests sanguins de laboratoire clinique et des données métabolomiques. Une étude d'association à l'échelle du phénome (PWAS) a relié les variantes génétiques connues de la maladie d'Alzheimer aux données des marqueurs sanguins et a révélé 33 polymorphismes nucléotidiques simples (SNP) statistiquement significatifs qui étaient associés au métabolisme des lipides et aux systèmes de réponse immunitaire, indiquant des biomarqueurs qui pourraient être détectés au début de l'âge adulte (voir la figure). Les résultats de l'étude mettent en évidence des cibles pour la prévention de la maladie d'Alzheimer et de nouvelles cibles médicamenteuses, et contribuent grandement à la connaissance de la génomique fonctionnelle de la maladie d'Alzheimer.
Figure 1. Associations SNP-analyte statistiquement significatives après correction des tests multiples (valeur p ajustée par FDR = 0,05), par SNP. Panneau supérieur : coefficient bêta log-transformé du modèle de régression linéaire ajusté pour le sexe, l'âge et les composantes principales génétiques 1-4 ; les marqueurs au-dessus de la ligne du zéro (orange) indiquent les analytes dont la valeur a augmenté avec l'allèle mineur, tandis que les marqueurs au-dessous de la ligne indiquent les marqueurs dont la valeur a diminué. Deuxième panneau : Valeur p ajustée en fonction de la FDR - log10 ; ligne orange à FDR-p = 0,05. Protéines = rouge, métabolites = bleu, chimie clinique = violet. Codes des métabolites : DG diacylglycérol, LC lactosylcéramide, o oléoyle ; a arachidonoyle, g glycérol, l linoléoyle, p palmitoyle. Troisième panneau : fréquence de l'allèle mineur (MAF). Panneau inférieur : Taille totale de l'échantillon pour chaque régression analyte-SNP.
Figure tirée de Heath L, Earls JC, Magis AT, et al. Manifestations of Alzheimer's disease genetic risk in the blood are evident in a multiomic analysis in healthy adults aged 18 to 90 (Manifestations du risque génétique de la maladie d'Alzheimer dans le sang sont évidentes dans une analyse multiomique chez des adultes en bonne santé âgés de 18 à 90 ans). Sci Rep. 2022;12(1):6117. Publié le 12 avril 2022. doi:10.1038/s41598-022-09825-2 Disponible sous CC BY 4.0.
Publications et citations dans le domaine de la recherche en neurosciences
Metabolon a largement contribué à des publications allant de la recherche fondamentale aux essais cliniques.
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