Un nouvel outil d'analyse de l'ADN révèle des bactéries intestinales cachées qui pourraient transformer la médecine du microbiote intestinal

Comprendre la composition génétique complète des bactéries intestinales a représenté un défi majeur dans la recherche sur le microbiome, limitant notre capacité à développer des traitements personnalisés pour la santé digestive et métabolique. Les scientifiques ont eu du mal à reconstituer des génomes bactériens complets à partir d'échantillons complexes de microbiome, passant à côté de détails essentiels sur la diversité microbienne.

Des chercheurs de la Harvard Medical School et du Dana-Farber Cancer Institute ont développé myloasm, un outil révolutionnaire de séquençage DNA qui reconstruit des génomes bactériens complets à partir d'échantillons de microbiome. Cette technologie utilise des algorithmes avancés pour identifier des marqueurs génétiques uniques et tire parti des différences d'abondance bactérienne pour simplifier des données génétiques complexes.

Les tests réalisés sur des échantillons réels de microbiote intestinal et oral ont donné des résultats remarquables. Myloasm a assemblé trois fois plus de génomes bactériens circulaires complets que les meilleures méthodes existantes. L'outil a reconstitué avec succès six génomes complets de <i>Prevotella copri</i> à partir d'un seul échantillon intestinal, ainsi que huit génomes complets de bactéries orales présentant plus de 93% de similarité génétique, révélant une diversité intra-espèce jusqu'alors invisible.

Cette avancée pourrait transformer la médecine personnalisée en fournissant des cartographies génétiques détaillées des microbiomes individuels. Des génomes bactériens complets permettent une identification précise des microbes bénéfiques et nuisibles, ouvrant potentiellement la voie à des traitements ciblés contre les troubles digestifs, les dysfonctionnements immunitaires et les maladies métaboliques. La technologie pourrait également accélérer le développement de probiotiques personnalisés et de thérapies basées sur le microbiome.

Bien que prometteuse, cette recherche porte sur la méthodologie computationnelle plutôt que sur les résultats de santé directs, et nécessite une validation supplémentaire en milieu clinique.