Guide de la multiomique

Guide des chapitres

Les approches multi-omiques sont de plus en plus répandues dans la recherche en sciences de la vie, permettant d’obtenir une vision globale du dogme central de la biologie. Les stratégies de recherche combinant les technologies de séquençage génomique, transcriptomique, protéomique, métabolomique et du microbiome ont permis de découvrir de nouvelles perspectives sur les mécanismes pathologiques et d’approfondir notre compréhension des systèmes biologiques complexes. Dans ce guide, nous abordons chacune de ces technologies « -omiques » et fournissons des exemples qui mettent en évidence leur utilité dans la recherche multi-omique. Nous abordons également les applications et les défis de la recherche multiomique afin de vous offrir une vision globale de l'état actuel de ces travaux.

Chapitre 1 : Introduction à la multiomique

Chapitre 2 : Les techniques multiomiques et leurs applications

Chapitre 3 : La multiomique en oncologie

Chapitre 4 : La multiomique dans les maladies neurodégénératives

Chapitre 5 : La multiomique dans la recherche sur le microbiome

Chapitre 6 : Conclusion et engagement Metabolon

Un scientifique utilise un spectromètre de masse

Pourquoi Metabolon?

Une fois que l'on a pris la mesure de toute la valeur de la métabolomique, la seule question qui reste est la suivante : qui la maîtrise le mieux ? Si de nombreux laboratoires disposent de capacités en matière de profilage métabolique ou de chimie analytique, les technologies de métabolomique complètes sont extrêmement rares.

L'identification précise et impartiale des métabolites à l'échelle de l'ensemble du métabolome pose des défis en matière de rapport signal/bruit que très peu de laboratoires sont en mesure de relever. De plus, la transformation de quantités massives de données en informations exploitables est un processus lent, voire impossible, pour la plupart d'entre eux, car une interprétation correcte nécessite deux éléments qui font défaut : l'expérience et une base de données exhaustive.

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Compétence

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Capacité

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9 mai 2025

Lutter contre l'épidémie de maladies chroniques : La multiomique, un outil puissant

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Références

1. Zgoda-Pols, J.R., et al., Une analyse métabolomique révèle une élévation du sulfate de 3-indoxyle dans le plasma et le cerveau lors d'une lésion rénale aiguë d'origine chimique chez la souris : étude des agonistes des récepteurs de l'acide nicotinique. Toxicol Appl Pharmacol, 2011. 255(1) : p. 48-56.

2. Bryant, J.A., et al., L'impact d'un traitement oral à base de microbiome purifié sur le microbiome gastro-intestinal. Nat Med, 2026. 32(1) : p. 186-196

3. McGovern, B. H., et al., « SER-109, un médicament expérimental ciblant le microbiome visant à réduire les récidives après une infection à Clostridioides difficile : enseignements tirés d'un essai de phase II ». Clin Infect Dis, 2021, 72(12), p. 2132-2140.

4. Feuerstadt, P., et al., SER-109, un traitement oral à base de microbiome contre les infections récurrentes à Clostridioides difficile. N Engl J Med, 2022. 386(3) : p. 220-229.

5. Hu, Z., et al., La métabolomique ciblée met en évidence de nouveaux biomarqueurs diagnostiques du cancer colorectal. Mol Oncol, 2025. 19(6) : p. 1737-1750.

6. Butler, F.M., et al., Les habitudes alimentaires végétariennes et les métabolites liés à l'alimentation sont associés à la fonction rénale dans la cohorte de l'étude Adventist Health Study-2. J Ren Nutr, 2025.

7. Stanford, J., et al., « Profilage métabolomique et évaluation de la qualité de l'alimentation dans le cadre d'un essai croisé randomisé portant sur des régimes alimentaires sains et courants ». Mol Nutr Food Res, 2025. 69(23) : p. e70271.

8. O’Connor, L.E., et al., Profilage métabolomique d’un régime alimentaire ultra-transformé dans le cadre d’un essai alimentaire croisé randomisé et contrôlé mené à domicile. J Nutr, 2023. 153(8) : p. 2181-2192.

9. Fritsch, D.A., et al., La fonction du microbiome est à la base de l'efficacité d'une intervention alimentaire enrichie en fibres chez les chiens souffrant de diarrhée chronique du gros intestin. BMC Vet Res, 2022. 18(1) : p. 245.

10. Leal, L.N., et al., « Un apport nutritionnel adéquat avant le sevrage améliore la productivité laitière et réduit le risque d'abattage chez les vaches Holstein ». J Dairy Sci, 2025. 108(6) : p. 5875-5888.

11. Ahsin, M., et al., La santé des sols et des pâturages est à l'origine de l'amélioration de la densité nutritionnelle de la viande bovine, telle que déterminée par la métabolomique non ciblée dans les systèmes d'élevage bovin nourri à l'herbe du sud des États-Unis. NPJ Sci Food, 2025. 9(1) : p. 151.

12. Yin, W., et al., Profil lipidique plasmatique chez différentes espèces pour l'identification de modèles animaux optimaux de la dyslipidémie humaine. J Lipid Res, 2012. 53(1) : p. 51-65.

13. Porter, F. D., et al., Les produits d'oxydation du cholestérol constituent des biomarqueurs sanguins sensibles et spécifiques de la maladie de Niemann-Pick de type C1. Sci Transl Med, 2010. 2(56) : p. 56ra81.

14. Needham, B. D., et al., Profils des métabolites plasmatiques et fécaux dans les troubles du spectre autistique. Biol Psychiatry, 2021. 89(5) : p. 451-462

15. Li, C., et al., L'estradiol et mTORC2 agissent en synergie pour favoriser la biosynthèse des prostaglandines et la tumorigenèse dans les cellules LAM déficientes en TSC2. J Exp Med, 2014. 211(1) : p. 15-28.

16. Green, P.G., et al., Flexibilité métabolique et remodelage inverse du cœur défaillant chez l'homme. Eur Heart J, 2025. 46(25) : p. 2422-2433.

17. Maekawa, H., et al., L'inhibition du SGLT2 protège la fonction rénale grâce à une répression épigénétique, dépendante de la SAM, des gènes inflammatoires en cas de stress métabolique. J Clin Invest, 2025. 135(19).

18. Wu, D., et al., Des criblages intégrés révèlent que la déplétion en nucléotides guaniniques, rendue irréversible par le ciblage de l'IMPDH2, inhibe le cancer du pancréas et potentialise l'inhibition de KRAS. Gut, 2026.

19. Schwerdtfeger, L.A., et al., Le microbiote intestinal et ses métabolites sont associés à la progression de la sclérose en plaques. Cell Rep Med, 2025. 6(4) : p. 102055.

20. Wu, H., et al., Dynamique du microbiome et du métabolome associée à un mauvais contrôle glycémique et aux réactions aux changements de mode de vie. Nat Med, 2025. 31(7) : p. 2222-2231.

21. Jacobs, J.P., et al., La thérapie cognitivo-comportementale pour le syndrome du côlon irritable entraîne des modifications bidirectionnelles de l'axe cerveau-intestin-microbiome associées à une amélioration des symptômes gastro-intestinaux. Microbiome, 2021. 9(1) : p. 236.

22. Pietzner, M., et al., « Les métabolites plasmatiques pour cartographier les voies métaboliques dans la multimorbidité liée aux maladies non transmissibles ». Nat Med, 2021. 27(3) : p. 471-479.

23. Faquih, T.O., et al., « Prédiction métabolomique robuste de l'âge à partir d'un large éventail de métabolites ». J Gerontol A Biol Sci Med Sci, 2025, vol. 80, n° 3.

24. Scherer, N., et al., « L'association de la métabolomique et du séquençage de l'exome met en évidence des effets graduels de variants hétérozygotes rares et délétères sur la fonction des gènes et les traits humains ». Nat Genet, 2025. 57(1) : p. 193-205.

25. Holmes, Z.C., et al., Une analyse métabolomique non ciblée du lait maternel provenant de mères en bonne santé met en évidence les facteurs à l'origine de la variabilité des métabolites. Sci Rep, 2024. 14(1) : p. 20827.

26. Titz, B., et al., Implications des facteurs de confusion oculaires pour les analyses protéomiques et métabolomiques de l'humeur aqueuse dans les maladies rétiniennes. Transl Vis Sci Technol, 2024. 13(6) : p. 17.

27. Bloom, S.M., et al., La dépendance en cystéine de Lactobacillus iners constitue une cible thérapeutique potentielle pour la modulation du microbiote vaginal. Nat Microbiol, 2022. 7(3) : p. 434-450.

28. Leimer, E.M., et al., Profil lipidique du liquide synovial humain à la suite d'une fracture intra-articulaire de la cheville. J Orthop Res, 2017. 35(3) : p. 657-666.

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Chapitre 1 : Introduction à la multiomique

Chapitre 2 : Les techniques multiomiques et leurs applications

Chapitre 3 : La multiomique en oncologie

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