L’intestin humain est constitué d’une communauté complexe de microbes qui consomment et sécrètent des centaines de petites molécules – un phénomène appelé alimentation croisée. Cependant, il est difficile d’étudier ces processus de manière expérimentale. Une nouvelle étude, publiée dans Nature Communications, utilise des modèles pour prédire les interactions d’alimentation croisée entre les espèces microbiennes dans l’intestin. Les prédictions problems de ces méthodes de calcul pourraient éventuellement aider les médecins à mieux comprendre la santé intestinale.



La communauté microbienne, ou microbiome, de l’intestin est connue pour influencer la santé humaine. Des études antérieures se sont concentrées sur la détermination des sorts de microbes présents. Malheureusement, ces informations ne sont pas suffisantes pour comprendre le microbiome.

Prédire les interactions microbiennes dans l'intestin humain

« L’environnement intestinal est façonné par de petites molécules connues sous le nom de métabolites, qui sont excrétées par la communauté microbienne », a déclaré Sergei Maslov (BCXT / CABBI), professeur de bio-ingénierie et universitaire Bliss. « Bien qu’il soit possible de mesurer ces métabolites de manière expérimentale, c’est lourd et coûteux. »



Les chercheurs avaient déjà publié une étude dans laquelle ils utilisaient des données expérimentales provenant d’autres études pour modéliser le devenir des métabolites lorsqu’ils traversent le microbiome intestinal. Dans la nouvelle étude, ils ont utilisé le même modèle pour prédire de nouveaux processus microbiens qui n’avaient pas été déterminés auparavant.

« Ce que nous mangeons passe dans notre intestin et il y a une cascade de microbes qui libèrent des métabolites », a déclaré Akshit Goyal, stagiaire postdoctoral au MIT et collaborateur du laboratoire Maslov. « Les biologistes ont mesuré ces molécules dans les selles humaines, nous avons montré que vous pouvez utiliser des modèles informatiques pour prédire les niveaux de certains. »

Mesurer chaque métabolite et essayer de comprendre quel microbe pourrait le libérer peut être difficile. « Il existe un vaste univers d’interactions d’alimentation croisée possibles. En utilisant ce modèle, nous pouvons aider les expériences en prédisant celles qui sont as well as susceptibles de se produire dans l’intestin », a déclaré Goyal.

Le modèle était également soutenu par des annotations génomiques, qui expliquent quels gènes microbiens sont responsables du traitement des métabolites. « Nous sommes confiants dans nos prédictions de modélisation automobile nous avons également vérifié si les microbes contiennent les gènes nécessaires à la réalisation des réactions associées. Approximativement 65% de nos prédictions étaient étayées par ces informations », explique Veronika Dubinkina, doctorante en bio-ingénierie.

Les chercheurs travaillent maintenant à améliorer le modèle en incluant davantage de données expérimentales. « Différentes personnes ont différentes souches de microbes intestinaux. Bien que ces différentes souches aient de nombreux gènes en commun, elles diffèrent dans leurs capacités », a déclaré Dubinkina. « Nous devons collecter davantage de données auprès des clients pour comprendre remark les différentes communautés microbiennes se comportent chez différents hôtes ».

« Nous souhaitons également déterminer à quelle vitesse les microbes consomment et sécrètent les métabolites », a déclaré Tong Wang, étudiant au doctorat en physique. « Actuellement, le modèle suppose que tous les microbes consomment des métabolites au même rythme. En réalité, les taux sont différents et nous devons les comprendre pour capturer la composition des métabolites dans l’intestin. »