Une méthode basée sur la recherche de microbiomes peut améliorer l'efficacité de la détection et du diagnostic des maladies

Les mégadonnées font de grandes promesses lorsqu'il s'agit de fournir des informations sur le comportement humain et la santé. Le problème est de savoir comment exploiter les informations qu'il fournit de manière efficace. Une équipe internationale de chercheurs a proposé une méthode basée sur la recherche du microbiome, via le moteur de recherche du microbiome (MSE), analyser la richesse des données de santé disponibles pour détecter et diagnostiquer les maladies humaines.

Ils ont publié leur méthode le 17 mars, 2020 en mSystèmes , une revue en libre accès évaluée par des pairs de l'American Society for Microbiology.

La classification des maladies basée sur le microbiome dépend de données bien validées, modèles ou marqueurs spécifiques à la maladie. Cependant, les modèles actuels manquent de ces informations pour de nombreuses maladies. »

Dr SU Xiaoquan, du Centre à cellule unique de l'Institut de la bioénergie et des bioprocédés de Qingdao (QIBEBT) de l'Académie chinoise des sciences (CAS)

En outre, SU a dit, plusieurs maladies peuvent partager les mêmes biomarqueurs - les micro-organismes qui indiquent quelque chose d'anormal, comme une protéine mutée trouvée dans les cellules cancéreuses, ce qui rend plus difficile pour les chercheurs de classer correctement chacun.

Pour lutter contre ces problèmes de détection et de classification des maladies, SU et son équipe logicielle conjointe de Single-Cell Center, QIBEBT et Centre d'Innovation Microbiome (CMI), Université de Californie à San Diego (UCSD), développé une nouvelle approche de recherche basée sur l'ensemble de la communauté microbienne qu'un corps humain contient, collectivement appelé le microbiome. Chaque personne a un microbiome, même s'ils n'ont pas de maladie.

Les modèles traditionnels comparent des échantillons de sujets sains à ceux de personnes connues pour avoir des maladies spécifiques. Avec la nouvelle méthode, en recherchant sur la base de la valeur aberrante spécifique, plutôt que des biomarqueurs connus qui peuvent coder pour plusieurs maladies, les chercheurs peuvent identifier l'état du microbiome associé à la maladie dans différentes cohortes ou plateformes de séquençage.

Dans cette nouvelle approche, l'équipe de recherche utilise un processus en deux étapes pour identifier la maladie. D'abord, ils recherchent une base de données de base d'individus en bonne santé pour détecter toute nouveauté aberrante spécifique au microbiome - ou toute anomalie connue qui différencie le microbiome d'un état sain. Ils recherchent ensuite cette valeur aberrante dans une base de données d'exemples spécifiques à la maladie.

"La précision de notre stratégie, la sensibilité et la vitesse surpassent les approches basées sur des modèles, ", a déclaré SU.

Les résultats de la recherche peuvent fournir des prédictions rapides pour aider les cliniciens à diagnostiquer et à traiter les maladies.

"Cette stratégie basée sur la recherche est prometteuse en tant que première étape importante dans le diagnostic basé sur les mégadonnées du microbiome, " selon Rob Knight, Directeur du CMI et de l'UCSD. « À la lumière du changement général d'orientation du séquençage du microbiome des hôtes sains vers les hôtes malades, les résultats ici plaident pour l'ajout de plus d'échantillons de base provenant de différents emplacements géographiques. "

XU Jian, Directeur du centre unicellulaire, QIBET, est d'accord. Prochain, l'équipe conjointe sino-américaine s'efforce d'encourager ses collègues à se joindre à un effort coordonné pour continuer à étendre la base de données sur le microbiome, pour inclure chaque population et chaque écosystème sur le globe.

"Avec le moteur de recherche du microbiome, effectuer une recherche peut devenir la norme et permettre de nouvelles études sur le microbiome, comme l'est aujourd'hui l'exécution d'un BLAST contre votre nouvelle séquence d'ADN », a déclaré XU.

Ce travail a été soutenu par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine, l'Académie chinoise des sciences, les instituts nationaux de la santé, la Fondation nationale des sciences, la Fondation Alfred P. Sloan et le Conseil national de la santé et de la recherche médicale.

L'Institut de technologie des bioénergies et des bioprocédés de Qingdao (QIBEBT), L'Académie chinoise des sciences (CAS) a été fondée en 2006. Le siège principal de l'institut est situé à Qingdao, Province du Shandong, Chine. L'institut est composé d'une équipe de plus de 500 membres du personnel, 207 étudiants diplômés, et 64 post-doctorants.

QIBEBT est l'un des principaux instituts de recherche nationaux de Chine pour les énergies renouvelables et les matériaux verts, se concentrant principalement sur la recherche et le développement des ressources, les technologies, produits et procédés pour l'énergie et les matériaux biosourcés.

QIBEBT se consacre à fournir des solutions systématiques et durables aux besoins bioénergétiques de la Chine en intégrant la science, La technologie, et ingénierie dans les domaines de la biologie industrielle, technologie chimique verte, et l'ingénierie des procédés.

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