Dans une étude récente publiée dans Microbiologie naturelleun groupe de chercheurs a examiné les associations entre les composants du microbiome intestinal à plusieurs règnes et les marqueurs fonctionnels du trouble du spectre autistique (TSA) (un trouble neurodéveloppemental complexe caractérisé par des déficiences sociales, cognitives et comportementales) grâce au séquençage métagénomique d’échantillons de selles d’enfants.

Étude : Marqueurs multiroyaumes et fonctionnels du microbiote intestinal pour les troubles du spectre autistique.  Crédit photo : CI Photos/Shutterstock.com
Étude: Marqueurs multiroyaumes et fonctionnels du microbiote intestinal pour les troubles du spectre autistique. Crédit photo : CI Photos/Shutterstock.com

arrière-plan

On pense que les causes des TSA sont une combinaison de facteurs génétiques et environnementaux. Des études récentes suggèrent que le microbiome intestinal joue un rôle important dans les TSA en modulant l’axe intestin-cerveau et les réseaux neuro-immuns. Des compositions altérées du microbiote intestinal ont été observées chez des enfants atteints de TSA, et des interventions telles que des greffes de microbiote fécal provenant de donneurs sains ont entraîné une amélioration des symptômes.

La plupart des recherches se sont concentrées sur les composants bactériens, mais les nouvelles technologies métagénomiques montrent l’importance de l’étude des archées, des champignons et des virus. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour comprendre pleinement les interactions multi-royaumes et leur contribution à la pathogenèse des TSA.

À propos de l’étude

Dans la présente étude, des enfants de moins de 12 ans, neurotypiques et atteints de TSA, ont été recrutés à la Clinique de Psychiatrie de l’Enfant et de l’Adolescent entre décembre 2021 et décembre 2023. Le diagnostic de TSA était basé sur le Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux, cinquième édition (DSM). -5) Critères. Les enfants neurotypiques ont été appariés selon l’âge et le sexe et dépistés à l’aide de la version chinoise du quotient du spectre autistique pour les enfants. Les personnes souffrant de déficience intellectuelle, de troubles neurologiques, de psychose, de troubles dépressifs, de maladies graves, d’utilisation récente de probiotiques ou d’antibiotiques et de certains médicaments ont été exclues.

Les profils complets des participants comprenaient les données démographiques, les maladies physiques et psychiatriques, les troubles gastro-intestinaux, les antécédents médicamenteux, les paramètres parentaux et les habitudes alimentaires. Pour tester la spécificité des marqueurs, une cohorte hospitalière indépendante de TSA et une cohorte communautaire de TSA ont été établies pour validation, en plus des cohortes de TDAH et de dermatite atopique.

Des échantillons de selles ont été collectés à l’aide d’un milieu de conservation pour garantir l’intégrité microbienne Acide désoxyribonucléique (ADN) et Acide ribonucléique (ARN). L’extraction et le séquençage de l’ADN ont été effectués sur un système Illumina NovaSeq, suivis d’un filtrage de qualité et d’une cartographie sur différents génomes.

Les profils microbiens ont été analysés à l’aide de Kraken 2, Bracken et HUMAnN, avec des données transformées pour évaluer l’association microbiome-phénotype. Les modèles d’apprentissage automatique formés à l’aide de classificateurs forestiers aléatoires ont été testés sur des cohortes de validation indépendantes et des ensembles de données publics pour garantir leur robustesse.

Résultats de l’étude

Au total, 1 627 enfants âgés de 1 à 13 ans (24,4 % de femmes) issus de cinq cohortes indépendantes ont été recrutés pour cette étude. De nombreuses données phénotypiques ont été collectées, comprenant 236 facteurs tels que l’âge, le sexe, l’indice de masse corporelle (IMC), le régime alimentaire, les médicaments, les comorbidités, les troubles psychiatriques, les symptômes gastro-intestinaux, les caractéristiques familiales et les facteurs techniques. Le séquençage métagénomique a été réalisé sur des échantillons de selles de ces enfants, dont 709 enfants atteints de TSA et 374 témoins neurotypiques de la cohorte de découverte.

Une cohorte hospitalière indépendante de 172 échantillons de selles (82 TSA, 90 neurotypiques) et une cohorte communautaire d’enfants plus jeunes (116 TSA, 60 neurotypiques) ont été utilisées pour la validation. En outre, 237 métagénomes fécaux provenant d’ensembles de données publiés et de cohortes non TSA d’enfants atteints de trouble déficitaire de l’attention avec hyperactivité (TDAH) (n = 118) et de dermatite atopique (n = 78) ont été analysés pour une validation plus approfondie et des tests de spécificité.

Au niveau fonctionnel, les facteurs phénotypiques de l’hôte expliquent respectivement 17,1 % et 15,7 % de la variation des voies du microbiome et des gènes microbiens. Le diagnostic du trouble autistique a été classé comme le facteur le plus important à l’origine de la variation des voies de signalisation du microbiome et des gènes microbiens. Après ajustement pour tenir compte des facteurs de confusion, 27 gènes différentiels de l’Encyclopédie des gènes et de l’orthologie des génomes de Kyoto (KO) (23 diminués, 4 augmentés) et 12 voies différentielles (9 associations négatives, 3 positives avec les TSA) ont été identifiés. Les voies biosynthétiques de l’ubiquinol-7 et du diphosphate de thiamine étaient significativement réduites chez les enfants atteints de TSA par rapport aux enfants neurotypiques, ce qui conforte leur rôle possible dans la pathogenèse des TSA.

Des marqueurs microbiens individuels ont été évalués pour le diagnostic des TSA, le modèle de voie microbienne montrant la capacité prédictive la plus forte (aire sous la courbe (AUC) 0,87), suivi des gènes microbiens (AUC 0,86), des bactéries (AUC 0,85) et des archées (AUC 0,76). . ), champignons (AUC 0,74) et virus (AUC 0,68). Un modèle multiroyaume combinant ces caractéristiques a démontré des performances supérieures avec une AUC de 0,91, indiquant une précision diagnostique plus élevée dans la détection des TSA. Les 31 marqueurs microbiens identifiés comprenaient plusieurs bactéries et voies qui ont contribué à l’exactitude du diagnostic, telles que la voie de biosynthèse de l’ubiquinol-7 et les voies de biosynthèse du diphosphate de thiamine.

La validation externe du panel de 31 marqueurs dans une cohorte hospitalière indépendante a donné une valeur d’ASC allant de 0,55 à 0,87, le modèle d’ensemble étant le plus élevé. Des tests plus approfondis sur une cohorte plus jeune ont montré des performances constantes, le modèle atteignant une AUC de 0,89. Le panel a également démontré la reproductibilité dans diverses populations avec une AUC de 0,78 dans les ensembles de données publiques, confirmant son applicabilité entre les sexes et les emplacements géographiques.

La spécificité du panel de marqueurs multiroyaumes a été validée dans des cohortes non-TSA et a démontré des valeurs d’ASC plus faibles chez les enfants atteints de TDAH et de dermatite atopique, confortant la spécificité du panel pour les TSA. L’épuisement des gènes de biosynthèse de l’ubiquinol-7 et du diphosphate de thiamine dans le microbiote intestinal a été systématiquement observé dans les cohortes, soulignant leur forte association avec les TSA.

Conclusions

En résumé, cette étude a analysé plus de 1 600 métagénomes provenant de cinq cohortes indépendantes et a démontré que les archées, les champignons, les espèces virales et les voies fonctionnelles du microbiome peuvent distinguer les enfants atteints de TSA des enfants neurotypiques.

Un modèle basé sur 31 marqueurs multiroyaumes a atteint des valeurs prédictives élevées pour le diagnostic des TSA. La reproductibilité selon l’âge, le sexe et les cohortes met en évidence leur potentiel en tant qu’outils de diagnostic.



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