Crédits :sbtlneet/pixabay, CC0 Les types et les quantités relatives de microbes présents dans l’intestin d’une personne peuvent refléter et affecter son état de santé. Savoir comment cette composition de la communauté microbienne change au fil du temps pourrait fournir des informations clés sur la santé et la maladie. Cependant, on ne sait pas dans quelle mesure la composition de la communauté microbienne de l'intestin d'une personne à un moment donné détermine sa composition future.
Pour répondre à cette question, Shenhav et ses collègues ont développé le modèle mixte linéaire de variabilité temporelle de la communauté microbienne (MTV-LMM), une nouvelle méthode de modélisation des changements temporels dans la composition microbienne de l'intestin. Lorsqu'il est testé par rapport à des données du monde réel, le nouvel outil fait des prédictions plus précises que les autres modèles précédemment développés dans le même but.
Les chercheurs ont ensuite utilisé MTV-LMM pour faire émerger de nouvelles informations sur la dynamique du microbiome. Par exemple, ils ont démontré que, chez les nourrissons et les adultes, la composition de la communauté du microbiome intestinal peut en effet être prédite avec précision sur la base d'observations antérieures de la communauté. Ils ont également appliqué le modèle aux données de 39 nourrissons et ont révélé un changement clé vers l'âge de 9 mois dans la façon dont le microbiome intestinal change au fil du temps.
Avoir hâte de, MTV-LMM pourrait être appliqué pour explorer la dynamique temporelle du microbiome intestinal dans le contexte de la maladie, ce qui pourrait conduire à une amélioration du diagnostic et du traitement. Il pourrait également être utile pour comprendre d'autres types de processus temporels du microbiome, tels que ceux qui se produisent pendant la digestion.
Notre approche apporte de multiples avancées méthodologiques, mais ce n'est encore que la pointe de l'iceberg.
Liat Shenhav, du laboratoire Halperin, Université de Californie à Los Angeles
À l'avenir, elle et ses collègues travailleront à améliorer encore la précision de prédiction du modèle et à explorer d'autres applications. « Modéliser le comportement temporel du microbiome est une question scientifique fondamentale, avec des applications potentielles en médecine et au-delà.
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