Chapitre 6
The studies presented in this guide highlight the essential role of multiomics in providing actionable insights to address longstanding and intractable challenges in cancer, neurodegenerative diseases, and microbiome related research endeavors. We hope that the concepts discussed herein inspire your own research.
Metabolon is committed to supporting investigators through this journey by providing the tools, data, and expert guidance needed to harmonize distinct omics datasets and interpret complex data into meaningful discoveries. We would be happy to help you design and execute robust studies, ensuring that your data delivers accurate scientific insights and propels your research forward.
1. Research, P.M., Multiomics Market Size, Share & Analysis Report, 2024-2032. 2024.
2. Gayoso, A., et al., Joint probabilistic modeling of single-cell multi-omic data with totalVI. Nat Methods, 2021. 18(3): p. 272-282.
3. Rohart, F., et al., mixOmics: An R package for ‘omics feature selection and multiple data integration. PLoS Comput Biol, 2017. 13(11): p. e1005752.
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5. Yoshioka, H., et al., Interpretable multi-omics machine learning reveals drought-driven shifts in plant-microbe interactions. Environ Microbiome, 2026. 21(1).
6. Reynolds, J. and C. Pan, Benchmarking interpretability of deep learning for predictive genomics: Recall, precision, and variability of feature attribution. PLoS Comput Biol, 2025. 21(12): p. e1013784.
7. Beaude, A., et al., CrossAttOmics: multiomics data integration with cross-attention. Bioinformatics, 2025. 41(6).
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25. Porcu, E., et al., Mendelian randomization integrating GWAS and eQTL data reveals genetic determinants of complex and clinical traits. Nat Commun, 2019. 10(1): p. 3300.
26. Howey, R., et al., Bayesian network analysis incorporating genetic anchors complements conventional Mendelian randomization approaches for exploratory analysis of causal relationships in complex data. PLoS Genet, 2020. 16(3): p. e1008198.
27. Cai, X., J.A. Bazerque, and G.B. Giannakis, Inference of gene regulatory networks with sparse structural equation models exploiting genetic perturbations. PLoS Comput Biol, 2013. 9(5): p. e1003068.
28. Patel-Murray, N.L., et al., A Multi-Omics Interpretable Machine Learning Model Reveals Modes of Action of Small Molecules. Sci Rep, 2020. 10(1): p. 954.
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31. Lucarelli, G., et al., Integrated multi-omics characterization reveals a distinctive metabolic signature and the role of NDUFA4L2 in promoting angiogenesis, chemoresistance, and mitochondrial dysfunction in clear cell renal cell carcinoma. Aging (Albany NY), 2018. 10(12): p. 3957-3985.
32. Frankel, A.E., et al., Metagenomic Shotgun Sequencing and Unbiased Metabolomic Profiling Identify Specific Human Gut Microbiota and Metabolites Associated with Immune Checkpoint Therapy Efficacy in Melanoma Patients. Neoplasia, 2017. 19(10): p. 848-855.
33. Francois, M., et al., Multi-Omics, an Integrated Approach to Identify Novel Blood Biomarkers of Alzheimer’s Disease. Metabolites, 2022. 12(10).
34. Clark, C., et al., An integrative multi-omics approach reveals new central nervous system pathway alterations in Alzheimer’s disease. Alzheimers Res Ther, 2021. 13(1): p. 71.
35. Yulug, B., et al., Multi-omics characterization of improved cognitive functions in Parkinson’s disease patients after the combined metabolic activator treatment: a randomized, double-blinded, placebo-controlled phase II trial. Brain Commun, 2025. 7(1): p. fcae478.
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37. Alexeev, E.E., et al., Microbiota-Derived Indole Metabolites Promote Human and Murine Intestinal Homeostasis through Regulation of Interleukin-10 Receptor. Am J Pathol, 2018. 188(5): p. 1183-1194.
38. Shoer, S., et al., Impact of dietary interventions on pre-diabetic oral and gut microbiome, metabolites and cytokines. Nat Commun, 2023. 14(1): p. 5384.
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.
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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.
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