Chapitre 5
De nombreuses études ont établi un lien entre le microbiote intestinal et les maladies humaines, mais des défis majeurs continuent d’entraver sa mise en application dans des stratégies de prévention et des soins aux patients améliorés. Dans le cas des maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (MICI), les chercheurs peinent à distinguer les modifications microbiennes à l’origine de l’inflammation intestinale de celles qui résultent de la maladie, du traitement, de l’alimentation ou d’autres expositions environnementales. La complexité et l’hétérogénéité du microbiome compliquent encore davantage les efforts visant à identifier des mécanismes pathologiques, des biomarqueurs et des cibles thérapeutiques reproductibles, ou à prédire l’évolution de la maladie et la réponse au traitement. Des défis similaires entravent le recours à la nutrition de précision pour prévenir les maladies métaboliques. Les individus peuvent réagir de manière très différente aux mêmes aliments ou aux mêmes interventions alimentaires, car les réponses nutritionnelles sont façonnées par une interaction complexe entre le microbiome intestinal, la génétique de l’hôte, le métabolisme et la fonction immunitaire. Par conséquent, il reste difficile de déterminer pourquoi une intervention peut être bénéfique pour une personne mais pas pour une autre, et de traduire les changements biologiques à court terme en améliorations durables de la santé métabolique.
La multiomique peut contribuer à relever ces défis en allant au-delà de la simple identification des microbes intestinaux présents pour révéler leur activité, les molécules qu’ils produisent, la réponse de l’hôte et la manière dont ces processus interconnectés évoluent au fil du temps ou à la suite d’une intervention. Cette perspective systémique permet de distinguer les mécanismes causaux de la maladie de ses conséquences en aval, d’identifier des sous-groupes de patients distincts et de mettre au jour des biomarqueurs et des cibles thérapeutiques. La multiomique permet également d’établir un lien entre les expositions alimentaires et l’activité du microbiome d’une part, et les réponses métaboliques individuelles d’autre part, ce qui permet de prédire avec plus de précision comment des interventions alimentaires spécifiques pourraient influencer la pathologie d’une maladie et de déterminer quels patients seraient susceptibles de bénéficier de telles interventions. Dans ce dernier chapitre, nous présentons des études qui démontrent l’utilité de la multiomique pour relever certains de ces défis.
La difficulté à distinguer la corrélation de la causalité lors de l’interprétation des interactions complexes entre l’hôte et le microbiome, ainsi que des processus pathologiques, constitue depuis longtemps une limite dans la recherche biomédicale. Dans le cas des maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (MICI), de nombreuses études ont mis en évidence des associations avec une diversité microbienne réduite, une diminution des bactéries productrices d’acides gras à chaîne courte et une prolifération de taxons inflammatoires ; cependant, on ignore encore si ces modifications microbiennes sont à l’origine de l’inflammation intestinale ou s’il s’agit d’une conséquence de celle-ci. Cette incertitude freine le développement de traitements ciblés basés sur le microbiome. L’intégration de données microbiennes, fonctionnelles et métaboliques grâce à des approches multiomiques permet une meilleure compréhension des mécanismes et facilite l’identification des voies causales sous-jacentes à l’activité de la maladie. L’étude suivante visait à déterminer quelles espèces bactériennes, fonctions microbiennes et métabolites sont associés à une réponse favorable à la transplantation de microbiote fécal (TMF) chez les patients atteints de colite ulcéreuse (CU)active³⁶.
Le profilage métagénomique a été réalisé à l’aide d’un séquençage « shotgun » et d’un séquençage de l’ARNr 16S sur des échantillons de selles et des biopsies coliques prélevés chez les participants à l’étude. Une analyse métabolomique non ciblée a été menée par chromatographie liquide-spectrométrie de masse (LC-MS) sur des échantillons de selles afin de caractériser les profils métaboliques. Les différences dans la composition des communautés microbiennes ont été évaluées à l’aide de l’indice de dissimilarité de Bray-Curtis et d’une analyse en composantes principales. Les comparaisons entre groupes (répondeurs vs non-répondeurs, TMF vs placebo et évolutions longitudinales) ont été évaluées à l’aide d’une analyse de variance multivariée par permutation. Des modèles linéaires généralisés binomiaux négatifs ont été appliqués pour identifier les taxons bactériens et les voies métaboliques associés à la rémission ou à l’échec thérapeutique, tandis que la taille d’effet de l’analyse discriminante linéaire a été utilisée pour déterminer les caractéristiques microbiennes discriminantes, et des modèles linéaires à effets mixtes ont été utilisés pour évaluer les évolutions longitudinales du microbiome au fil du temps.
Les patients ayant bénéficié d’une transplantation de microbiote fecal (FMT) ont présenté des modifications substantielles de la composition de leur microbiote intestinal par rapport aux patients traités par placebo. Ces changements comprenaient une diversité microbienne accrue, une plus grande convergence des microbiomes des receveurs vers les profils des donneurs, ainsi qu’une restructuration marquée de la composition de la communauté bactérienne au fil du temps. Il convient de noter que ces effets étaient particulièrement évidents chez les personnes ayant obtenu une rémission clinique, ce qui corrobore l’idée selon laquelle la restauration de la diversité microbienne reflète une amélioration de la santé de l’écosystème intestinal dans la colite ulcéreuse. Plusieurs taxons bactériens ont été significativement enrichis chez les répondeurs, notamment Eubacterium hallii, Roseburia inulinivorans et Ruminococcus bromii, qui participent tous à la production d’acides gras à chaîne courte, à la fermentation des glucides complexes et au maintien de l’intégrité de la barrière intestinale. À l’inverse, les non-répondeurs présentaient un enrichissement en taxons précédemment associés à l’inflammation intestinale et à la dysbiose, tels que Fusobacterium gonidiaformans, Sutterella wadsworthensis et les espèces d’Escherichia.
Une analyse métabolomique fécale non ciblée a permis d’identifier plus de 200 métabolites présentant des différences entre les groupes, les patients ayant répondu au traitement présentant des taux accrus d’acides biliaires secondaires, de déhydrolithocholate, de métabolites liés à la biotine et de produits de fermentation associés à la signalisation anti-inflammatoire, à la santé épithéliale et à la régulation immunitaire. Ces résultats ont mis en évidence une forte association entre la rémission et un métabolisme accru des acides biliaires secondaires, corroborée par une augmentation parallèle des bactéries transformant les acides biliaires et des profils métaboliques correspondants. À l’inverse, l’échec thérapeutique se caractérisait par des taux élevés d’hème, de métabolites liés à la lysine et d’autres signatures d’un métabolisme microbien inflammatoire, suggérant la persistance d’un environnement métabolique pro-inflammatoire malgré la transplantation de microbiote fécal (figure 13). Il est important de noter que ces signatures microbiennes et métaboliques étaient systématiquement associées à la rémission clinique, à la rémission endoscopique et aux critères d’évaluation composites, ce qui confirme leur fiabilité en tant que marqueurs biologiquement significatifs de la réponse thérapeutique.
Figure 13. Metabolic profiles associated with primary outcome after FMT. (A) Nonmetric multidimensional scaling plot of the complete metabolic profiles after normalization of the metabolite levels across samples and runs. Baseline and week 8 FMT samples are shown, with week 8 samples divided according to primary outcome. Boxplots showing levels of (B) heme, (C) lysine, (D) dehydrolithocholate, and (E) biotin in patient stool samples at baseline and week 8 FMT. Tx0 = baseline sample, Tx8N = week 8 FMT without clinical remission, Tx8Y = weeks 8 FMT with clinical remission. Image licensed under CC BY 4.0.
Dans la prise en charge des MICI, il reste difficile de prédire quels patients répondront à un traitement donné, ce qui conduit souvent à des approches thérapeutiques par essais et erreurs, à une inflammation persistante chez les non-répondeurs et à une augmentation des coûts de santé. Cette étude a identifié des signatures microbiennes et métaboliques associées à une réponse favorable à la transplantation de microbiote fécal (TMF), offrant ainsi un cadre potentiel pour la stratification des patients et un choix thérapeutique plus ciblé. La métabolomique a joué un rôle clé en mettant en évidence des modifications métaboliques fonctionnelles associées à la réponse au traitement, notamment une augmentation du métabolisme des acides biliaires secondaires et des acides gras à chaîne courte. Ensemble, ces résultats apportent des éclaircissements sur les mécanismes d’action qui pourraient soutenir le développement de traitements basés sur les métabolites et d’interventions de nouvelle génération ciblant le microbiome.
La compréhension des mécanismes biologiques qui relient le microbiote intestinal à la santé intestinale reste un axe majeur de la recherche sur les MICI. Cependant, les relations de cause à effet entre la composition du microbiote et l’activité de la maladie sont mal comprises, ce qui limite à la fois la capacité à prédire les réponses aux traitements et la transposition des découvertes sur le microbiote en thérapies efficaces. La métabolomique peut contribuer à combler cette lacune en identifiant les métabolites issus du microbiote qui agissent comme médiateurs entre les communautés microbiennes et la physiologie de l’hôte, apportant ainsi un éclairage sur les mécanismes par lesquels les microbes influencent l’inflammation intestinale et l’homéostasie. Afin d’approfondir cette compréhension, l’étude suivante visait à identifier les métabolites issus du microbiote qui favorisent l’homéostasie intestinale et protègent contre les MICI, en s’intéressant plus particulièrement à la manière dont les altérations du métabolisme microbien contribuent àla colite37.
Des analyses métabolomiques ciblées et non ciblées ont été réalisées par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse (LC-MS) sur des tissus du côlon et du sérum de souris, ainsi que sur du sérum humain. Un profilage transcriptomique a été effectué par PCR qualitative sur des cellules épithéliales intestinales, des organoïdes et des tissus du côlon de souris afin d’évaluer les modifications de l’expression génique. Les études fonctionnelles du microbiome comprenaient des expériences de culture bactérienne et des modèles murins gnotobiotiques, complétées par des évaluations au niveau protéique à l’aide du Western blot et de puces à cytokines. Les analyses statistiques ont fait appel à des tests t pour les comparaisons par paires entre groupes et à une ANOVA à un facteur pour évaluer les différences entre les groupes au niveau des profils métaboliques du sérum humain et des scores histologiques.
Un profilage métabolomique non ciblé a révélé une diminution marquée des métabolites indoliques dérivés du tryptophane dans la colite induite par le sulfate de dextrane sodique (DSS), notamment l’indole, l’acide indole-3-propionique (IPA) et l’indole-3-aldéhyde (IAld), tant dans le tissu colique que dans le sérum (figures 14A et B). Ces modifications indiquaient que l’inflammation intestinale est associée à une perte systémique de métabolites issus du microbiote et dotés de fonctions immunorégulatrices connues. Dans des cohortes humaines, les taux circulants d’IPA étaient réduits d’environ 60 % chez les patients atteints de colite ulcéreuse active par rapport aux témoins sains, avec une restauration partielle observée pendant la rémission, ce qui confirme la pertinence clinique des résultats obtenus chez la souris.
Sur le plan mécanistique, il a été démontré que les métabolites indoliques, en particulier l’IPA, régulent à la hausse l’expression du récepteur 1 de l’IL-10 (IL10R1) dans les cellules épithéliales intestinales, les organoïdes et les tissus de souris, renforçant ainsi la réactivité à la signalisation anti-inflammatoire de l’IL-10. Cet effet s’est produit par l’intermédiaire de l’activation du récepteur des hydrocarbures aryliques (AhR), le blocage pharmacologique de l’AhR ayant supprimé l’induction de l’IL10R1. In vivo, la colonisation par des bactéries productrices d’indole a augmenté l’expression épithéliale de l’IL10R1, alors que les mutants déficients en indole n’ont pas eu cet effet, confirmant ainsi un mécanisme dépendant du microbiome. Sur le plan fonctionnel, le traitement à l’IPA a amélioré l’intégrité de la barrière épithéliale (figure 14C), réduit la gravité de la colite induite par le DSS et diminué les cytokines pro-inflammatoires (IFN-γ, TNF-α, IL-1β), démontrant ainsi que les métabolites microbiens de l’indole agissent comme des régulateurs endogènes de l’inflammation intestinale.
Déterminer si les modifications microbiennes sont des facteurs causaux de la maladie ou des conséquences secondaires de l’inflammation reste un obstacle majeur dans la recherche sur le microbiome, en particulier lorsque l’on se fie uniquement au profilage taxonomique. Dans cette étude, la métabolomique a joué un rôle central pour combler cette lacune en identifiant des métabolites indoliques dérivés du tryptophane comme médiateurs fonctionnels reliant l’activité microbienne à la signalisation immunitaire de l’hôte. Cela a permis de définir une voie causale allant du métabolisme microbien à l’activation de l’AhR et à la régulation à la hausse de l’IL10R1, aboutissant finalement à une réduction de l’inflammation intestinale. En fournissant des indications fonctionnelles directes sur l’activité microbienne, la métabolomique a permis d’aller au-delà des résultats basés sur des associations et a renforcé la pertinence mécanistique et translationnelle de la recherche sur le microbiome.
Figure 14. Indole metabolites were shown to improve intestinal barrier formation and induce IL-10 receptor 1 (IL-10R1) on epithelia. (A) Real-time quantitative PCR of IL-10R1 transcript levels in T84 cell treated with indole-3-proprionic acid (IPA) or indole-3-aldehyde (IAld) at varying concentrations for 6 hours. (B) Human intestinal organoids treated with IPA over 24 hours. (C) Transepithelial electrical resistance (i.e., measurement of barrier function) of IPA-treated T84 cells over 72 hours. Image licensed under CC BY 4.0.
L'une des principales limites de la recherche biomédicale translationnelle réside dans la grande variabilité des signaux biologiques et des effets thérapeutiques observés d'un individu à l'autre. Dans ce contexte, les résultats relatifs au microbiome ne sont souvent pas reproductibles d'une région géographique, d'un groupe ethnique, d'une tranche d'âge ou d'un régime alimentaire à l'autre, en grande partie en raison de la complexité des interactions entre l'hôte et le microbiome. Cette limite revêt une importance particulière dans les études de nutrition de précision, où un même régime alimentaire peut donner lieu à des résultats différents au sein d'une même cohorte d'étude en raison de covariables cliniques. Les approches multiomiques offrent un cadre permettant de surmonter cette limitation en intégrant des données microbiennes, métaboliques et moléculaires de l’hôte afin de mieux appréhender les interactions au niveau du système et de réduire les biais liés au contexte. Dans l’étude suivante, les chercheurs ont cherché à réduire l’hétérogénéité des réponses tout en évaluant un régime de nutrition de précision comme moyen d’inverser le diabète de type II (DT2). À cette fin, ils ont examiné comment un régime ciblant la glycémie postprandiale (PPT), adapté à chaque participant en fonction de ses réponses glycémiques personnelles prévues, et un régime méditerranéen standard (MED) influençaient les systèmes biologiques impliqués dans les stades précoces duDT2³⁸.
Une stratégie multiomique intégrée a été utilisée pour évaluer les effets moléculaires et microbiens de deux interventions alimentaires sur une période de six mois. La composition du microbiote intestinal a été caractérisée à l’aide d’un séquençage métagénomique de type « shotgun » d’échantillons de selles et de plaque sous-gingivale, tandis que la métabolomique et la protéomique sériques ont été évaluées respectivement par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse (LC-MS) non ciblée et par des tests d’extension de proximité Olink. Les variations des profils multiomiques entre le début et la fin de l’étude ont été évaluées à l’aide de tests de Wilcoxon pour échantillons appariés, et des analyses de médiation ont été réalisées afin de déterminer si les modifications du microbiome jouaient un rôle de médiation dans les relations entre le régime alimentaire et les résultats cliniques. Des modèles d’apprentissage automatique et des analyses de corrélation de Pearson ont été utilisés pour évaluer si les variations de la composition du microbiome pouvaient prédire les variations des métabolites circulants, tandis que l’indice de diversité alpha de Shannon a été utilisé pour évaluer la diversité microbienne.
Le régime PPT a entraîné des modifications biologiques nettement plus importantes que le régime MED, comme le montrent les ensembles de données microbiologiques, métaboliques et immunitaires (figure 15). Au bout de six mois, le régime PPT avait modifié de manière significative 19 espèces microbiennes intestinales, 14 voies métaboliques, 86 métabolites sériques et 4 cytokines, contre 5 espèces microbiennes, 18 voies métaboliques, 27 métabolites et 4 cytokines dans le groupe MED. Les participants ayant suivi le régime PPT ont également présenté une richesse et une diversité microbiennes intestinales accrues, une diminution de la présence d’ADN humain dans les échantillons de selles, ainsi qu’une augmentation des espèces bactériennes bénéfiques, notamment plusieurs souches de Faecalibacterium prausnitzii, un microbe producteur de butyrate associé à une meilleure santé métabolique et à une réduction de l’inflammation. Les deux régimes ont modifié les voies métaboliques microbiennes impliquées dans la biosynthèse des acides aminés, la fermentation, la dégradation des sucres, la réduction des nitrates et la biosynthèse de la thiamine, tandis que les analyses métabolomiques ont révélé des changements généralisés au niveau des lipides, des acides gras et des métabolites d’acides aminés, notamment une augmentation de plusieurs composés liés au butyrate qui sont associés à une meilleure homéostasie du glucose et à une inflammation réduite.
L’une des conclusions les plus importantes a été que le microbiote intestinal semblait agir comme un intermédiaire biologique reliant l’alimentation aux résultats métaboliques. Des analyses de médiation ont démontré que des espèces bactériennes spécifiques, notamment plusieurs souches de F. prausnitzii, jouaient un rôle de médiation dans les effets de l’alimentation sur l’HbA1c, l’exposition au glucose, les métabolites circulants et les cytokines. La modélisation prédictive a en outre montré que les modifications induites par l’alimentation dans la composition du microbiote intestinal expliquaient environ 12,25 % de la variance des variations des métabolites sériques, apportant ainsi une preuve quantitative que les altérations microbiennes influencent le métabolisme de l’hôte. Les deux régimes alimentaires ont également modifié les marqueurs immunitaires circulants, ce qui confirme des effets coordonnés sur les voies métaboliques et immunitaires. Enfin, l’étude a révélé que le microbiote intestinal subissait des changements plus importants au niveau de la composition des espèces, tandis que le microbiote buccal présentait un renouvellement génétique plus important au niveau des souches, ce qui suggère que ces écosystèmes microbiens réagissent différemment à une intervention alimentaire.
Le degré élevé de variabilité interindividuelle limite l’efficacité des recommandations alimentaires fondées sur des moyennes de population et reste un obstacle majeur à la nutrition de précision. Cette étude a démontré qu’un régime alimentaire personnalisé axé sur le contrôle glycémique entraînait de meilleures améliorations du contrôle glycémique et des changements moléculaires plus étendus qu’un régime méditerranéen standard, ce qui plaide en faveur de l’utilisation de stratégies nutritionnelles individualisées. La métabolomique a joué un rôle déterminant dans la mise en évidence des altérations des voies métaboliques induites par l'alimentation, fournissant ainsi des preuves fonctionnelles que les recommandations alimentaires personnalisées ont entraîné des effets biologiques mesurables. Ensemble, ces résultats plaident en faveur de l'intégration de la surveillance continue de la glycémie, du profilage du microbiome, de la métabolomique et de l'apprentissage automatique dans les programmes de nutrition de précision destinés à la prévention et à la prise en charge des maladies métaboliques.
Figure 15. (A) Gut microbial species and (B) metabolites that significantly changed the PPT diet (outer ring) or in the MED diet (middle ring, blue), demonstrating that the PPT diet had a larger effect on the microbiome and metabolites than the MED diet. Image licensed under CC BY 4.0.