Les communautés microbiennes, ou microbiomes, sont essentielles à la sauvegarde de la santé humaine et environnementale grâce au processus biotechnologique le moreover utilisé sur notre planète : le traitement biologique des eaux usées. Cependant, le processus lui-même est soumis à des changements constants, difficile à maintenir sur de longues périodes et émet des quantités importantes de gaz à effet de serre. Il existe donc un besoin urgent de prédire le comportement de son microbiome complexe pour mieux contrôler le processus et améliorer son ingénierie. Des chercheurs du groupe Programs Ecology du Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) et du Département des sciences de la vie et de médecine de l’Université du Luxembourg et leurs collaborateurs internationaux ont maintenant développé une nouvelle approche de modélisation able de prédire la dynamique et les fonctions de ces microbes. communautés dans plusieurs années. L’article de recherche est publié dans la revue Mother nature Ecology and Evolution avec un briefing de recherche correspondant.
Les stations d’épuration des eaux usées constituent une infrastructure essentielle qui protège la santé humaine et environnementale grâce à l’assainissement de l’eau. Cependant, ce sont des systèmes très complexes qui peuvent être difficiles à gérer. Un défi immédiat consiste à prédire avec précision la dynamique des communautés microbiennes qui pilotent le processus de traitement, ce qui est essentiel pour mieux le contrôler et le rendre durable. Dans leur dernière étude, une équipe de chercheurs a abordé ce problème de entrance en développant un nouveau cadre permettant de faire de telles prédictions avec précision jusqu’à trois ans dans le futur.
Pour leurs travaux, les chercheurs ont exploité un ensemble exclusive d’échantillons, collectés chaque semaine à la station d’épuration des eaux usées de Schifflange (Luxembourg) pendant un an et demi. Ils ont ensuite généré un significant éventail de données moléculaires à haute résolution (« méta-omique ») sur chaque échantillon et les ont combinées avec les informations environnementales recueillies pour le site. La métaomique permet aux scientifiques d’étudier simultanément l’ensemble des génomes, des transcriptomes et des protéomes d’une communauté microbienne, offrant ainsi une compréhension complète du fonctionnement de la communauté et de ses interactions avec son environnement. « Les données méta-omiques couvrent, dans des détails complexes, des informations sur l’abondance, l’activité et le métabolisme du large spectre de microbes vivant dans la station d’épuration, connus et inconnus », explique le Dr Francesco Delogu, leading auteur de la publication.
Grâce à une modélisation mathématique et statistique, les chercheurs ont pu réduire les grandes quantités de données à seulement 17 signaux fondamentaux. Ces signaux représentent les principaux moteurs de la communauté microbienne et peuvent donc être utilisés pour prévoir sa composition et son activité dans les années à venir. Cette approche pourrait être utilisée pour prédire quand et où des problèmes potentiels, tels que la development de mousse ou l’émergence d’agents pathogènes, sont susceptibles de survenir et permettre de prendre des contre-mesures. « Pour consolider les diverses couches d’informations, nous avons utilisé une approche rigoureuse pour extraire les informations pertinentes au fil du temps. Nous avons utilisé des méthodologies d’analyse de pointe, notamment l’outil de prévision open up supply Prophet de Meta/Facebook, et validé l’exactitude de nos prédictions avec des échantillons supplémentaires », détaille encore le Dr Delogu.
« D’après nos travaux, les microbiomes à l’origine du traitement biologique des eaux usées ne sont as well as une boîte noire », explique le Dr Émilie Muller, co-auteure de l’étude, ancienne membre du groupe Ecologie des Systèmes et chercheuse au laboratoire GMGM de l’Université de Strasbourg. et le CNRS français. « Cette stratégie peut désormais être appliquée à d’autres écosystèmes, qu’il s’agisse du microbiome intestinal humain ou des communautés microbiennes dans des environnements vierges confrontés à des perturbations. Ceci est très pertinent pour prédire les écosystèmes microbiens et la manière dont ils sont affectés par le changement environnemental mondial. »
les médicaments et les expositions environnementales.
« Notre dernière étude répond à l’un des principaux objectifs de notre groupe : prédire avec précision le comportement des microbiomes. Comme prochaine étape importante, nous visons à utiliser nos capacités de prévision pour le contrôle rationnel des microbiomes dans les stations d’épuration des eaux usées et au-delà », conclut le professeur. Paul Wilmes, auteur principal de l’étude et chef du groupe de recherche sur l’écologie des systèmes au LCSB.
