Une nouvelle voie vers une nutrition de précision basée sur le microbiome

Les acides gras à chaîne courte (AGCC) sont des molécules bénéfiques créées par les bactéries résidant dans notre intestin et qui sont étroitement liées à l’amélioration du métabolisme de l’hôte, à une réduction de l’inflammation systémique, à une meilleure santé cardiovasculaire, à un risque de cancer moindre, et bien plus encore. Cependant, les profils SCFA peuvent varier considérablement entre les individus consommant exactement le même régime alimentaire et nous manquons actuellement d’outils pour prédire cette variation interindividuelle.

Des chercheurs de l’Institute for Systems Biology (ISB) ont développé une nouvelle façon de simuler des réponses personnalisées au régime alimentaire, médiées par le microbiome. Ils utilisent une approche de modélisation métabolique à l’échelle de la communauté microbienne (MCMM) pour prédire les taux de production d’AGCC spécifiques à chaque individu en réponse à différents apports alimentaires, prébiotiques et probiotiques.

En d’autres termes, les scientifiques de l’ISB peuvent construire un « jumeau numérique » du métabolisme du microbiome intestinal capable de simuler des réponses personnalisées au régime alimentaire, en utilisant les données de séquençage du microbiome intestinal et les informations sur l’apport alimentaire pour contraindre chaque modèle spécifique à chaque individu. Ils détaillent leurs résultats dans un article publié dans Microbiologie naturelle.

“En première approximation, le microbiome intestinal est un bioréacteur qui convertit les fibres alimentaires en SCFA”, a déclaré le Dr Sean Gibbons, professeur agrégé de l’ISB et co-auteur principal. “Comprendre comment l’écologie de l’intestin et l’apport alimentaire peuvent être cartographiés quantitativement sur les résultats des SCFA représentera une avancée majeure dans la traduction de la science du microbiome en clinique.”

Contrairement aux approches de prédiction par apprentissage automatique en boîte noire, les MCMM sont transparents et mécanistes, avec des dizaines de milliers de métabolites et d’enzymes répartis dans des dizaines d’organismes, fournissant un haut degré de connaissances sur les microbes spécifiques, les composants alimentaires et les voies métaboliques qui contribuent à la production de SCFA. . Malgré cette transparence, la complexité de ces modèles les rend difficiles à valider expérimentalement.

Une approche consiste à mesurer les taux de production de SCFA pour un écosystème entier, puis à comparer ces mesures à l’échelle de l’écosystème à leurs prédictions de modèles apparentés. Cependant, mesurer les SCFA dans la nature est délicat car le corps les consomme rapidement après leur création.

Afin de surmonter ce défi, les auteurs ont mesuré les taux de production d’AGCC à partir de communautés in vitro (c’est-à-dire en tube à essai) de mélanges aléatoires d’isolats bactériens intestinaux humains et d’homogénats de selles ex vivo (c’est-à-dire à l’extérieur du corps) provenant de différents humains incubés dans un chambre anaérobie avec une variété de fibres alimentaires.

En isolant la production d’AGCC induite par le microbiote de l’absorption par l’hôte, les scientifiques de l’ISB ont pu montrer que les prédictions du MCMM étaient significativement corrélées aux taux de production mesurés dans une gamme de fibres pour le butyrate et le propionate, deux des AGCC les plus abondants et physiologiquement puissants.

Bien que les mesures in vivo (c’est-à-dire dans le corps) de la production de butyrate et de propionate n’aient pas été réalisables, les auteurs ont pu utiliser des associations indirectes entre les taux de production d’AGCC et des marqueurs de santé sanguins pour valider les effets physiologiques des différences interindividuelles de production. .

Premièrement, ils ont montré que les prédictions du MCMM pouvaient différencier les individus issus d’une étude sur une alimentation riche en fibres qui présentaient des réponses immunitaires divergentes : la plupart des individus présentaient une réduction des marqueurs systémiques de l’inflammation, mais un sous-ensemble de personnes présentaient une augmentation de l’inflammation avec un régime alimentaire riche en fibres. régime. Les individus du groupe de réponse à une inflammation élevée ont montré une capacité considérablement réduite à produire du propionate, selon les prédictions du MCMM.

Ensuite, les auteurs ont montré que les prédictions du butyrate étaient associées de manière significative aux marqueurs sanguins de la santé cardiométabolique et immunitaire dans une population de plus de 2 000 individus. Plus précisément, une production plus élevée de butyrate prévue par le MCMM était associée de manière significative à une baisse du cholestérol LDL, à une baisse des triglycérides, à une sensibilité améliorée à l’insuline, à une inflammation systémique plus faible et à une pression artérielle plus faible.

“L’exactitude prédictive des MCMM in vitro, associée aux associations significatives entre les prédictions des SCFA et les marqueurs de santé dans les cohortes humaines, nous donne confiance dans l’utilité de ces modèles pour une nutrition de précision”, a déclaré l’auteur principal, le Dr Nick Quinn-Bohmann, chercheur à l’université. de Washington, étudiant diplômé de l’ISB qui a récemment soutenu sa thèse.

Après avoir validé les prédictions du MCMM de diverses manières, les auteurs ont ensuite démontré le potentiel de cette approche pour concevoir des interventions prébiotiques, probiotiques et alimentaires personnalisées qui optimisent les profils de production de SCFA.

Ils ont simulé les taux de production de butyrate pour deux régimes différents – le régime autrichien standard (c’est-à-dire le régime européen standard) et un régime végétalien riche en fibres – sur une cohorte de plus de 2 000 individus de l’ouest du Pacifique des États-Unis.

Ils ont constaté qu’un petit sous-ensemble d’individus ne présentait pratiquement aucune augmentation de la production de butyrate lorsqu’ils passaient au régime riche en fibres (appelés « non-répondants ») et qu’un autre sous-ensemble voyait en fait une légère baisse de la production de butyrate avec le régime riche en fibres (appelé « non-répondeurs »). “régresseurs”).

Ensuite, ils ont simulé trois co-interventions simples sur les deux régimes de base pour tenter d’augmenter la production de butyrate chez les non-répondeurs et les régresseurs : ajout de la fibre prébiotique inuline, ajout de la pectine de fibre prébiotique ou ajout d’un probiotique producteur de butyrate (Faecalibacterium). .

Les résultats ont montré qu’aucune intervention combinatoire n’était optimale pour tous les individus : certains bénéficiaient davantage de l’ajout d’une fibre prébiotique, tandis que d’autres semblaient nécessiter l’ajout d’un probiotique producteur de butyrate à leur microbiote.

“Ensemble, ces résultats représentent une preuve de concept importante pour une nouvelle voie à suivre dans le domaine de la nutrition de précision médiée par le microbiome”, a déclaré le Dr Christian Diener, co-auteur principal et professeur adjoint à l’Université médicale de Graz en Autriche.

“Mais, bien sûr, il reste encore du travail à faire pour valider la capacité prédictive de ces modèles dans des essais prospectifs sur l’homme avant qu’ils puissent entrer en pratique clinique.”

Fourni par l’Institut de biologie des systèmes