{"id":1286,"date":"2021-02-18T13:07:03","date_gmt":"2021-02-18T13:07:03","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/fr\/news\/pathofact-identifie-les-agents-pathogenes-plus-vite-et-precisement\/"},"modified":"2021-02-18T13:07:03","modified_gmt":"2021-02-18T13:07:03","slug":"pathofact-identifie-les-agents-pathogenes-plus-vite-et-precisement","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/pathofact-identifie-les-agents-pathogenes-plus-vite-et-precisement\/","title":{"rendered":"PathoFact identifie les agents pathog\u00e8nes plus vite et pr\u00e9cis\u00e9ment"},"content":{"rendered":"

Des scientifiques du Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) et du d\u00e9partement de m\u00e9decine et sciences de la vie de l’Universit\u00e9 du Luxembourg ont mis au point un nouvel outil bioinformatique qui permet d\u2019identifier les agents pathog\u00e8nes plus rapidement et plus pr\u00e9cis\u00e9ment que les m\u00e9thodes de diagnostic conventionnelles. L’\u00e9quipe dirig\u00e9e par le professeur Paul Wilmes, responsable du groupe de recherche\u00a0Systems Ecology au LCSB, a baptis\u00e9 ce nouvel outil PathoFact. <\/p>

Il tire parti des m\u00e9thodes de s\u00e9quen\u00e7age \u00e0 haut d\u00e9bit qui permettent d\u2019obtenir de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es dites m\u00e9tag\u00e9nomiques. Tous les fragments de g\u00e9nome pr\u00e9sents dans un \u00e9chantillon contenant potentiellement des organismes pathog\u00e8nes sont tout d\u2019abord s\u00e9quenc\u00e9s. PathoFact compare ensuite ces s\u00e9quences g\u00e9n\u00e9tiques \u00e0 une large base de donn\u00e9es. Il identifie ainsi les g\u00e8nes responsables du potentiel pathog\u00e8ne des microorganismes ou, dans le cas des bact\u00e9ries, de leur r\u00e9sistance aux antibiotiques. Gr\u00e2ce \u00e0 ces informations, les chercheurs peuvent d\u00e9terminer quels agents pathog\u00e8nes sont responsables d’une infection. En mati\u00e8re d\u2019application clinique, PathoFact pourrait \u00e0 terme aussi permettre de proposer des traitements appropri\u00e9s pour ces infections. Cet outil aide \u00e9galement les scientifiques \u00e0 mieux comprendre le r\u00f4le des microorganismes dans l’apparition de maladies chroniques telles que la maladie de Parkinson ou la polyarthrite rhumato\u00efde.<\/p>

L’article sur PathoFact r\u00e9dig\u00e9 par l’\u00e9quipe du professeur Paul Wilmes<\/a> est publi\u00e9 aujourd’hui dans la\u00a0Microbiome<\/i>. PathoFact est disponible en libre acc\u00e8s \u00e0 l’adresse\u00a0https:\/\/pathofact.lcsb.uni.lu<\/a>.<\/p>\n

\nUn nouvel outil pour le diagnostic des infections<\/h2>\n

Aujourd’hui encore, les infections sont diagnostiqu\u00e9es \u00e0 l’aide de m\u00e9thodes tr\u00e8s similaires \u00e0 celles d’il y a 120 ans, \u00e0 l’\u00e9poque de Robert Koch et de Louis Pasteur. Les bact\u00e9ries par exemple sont isol\u00e9es \u00e0 partir d’\u00e9chantillons pr\u00e9lev\u00e9s chez les patients, cultiv\u00e9es puis identifi\u00e9es. Il faut souvent plusieurs jours avant de savoir de quel type d’infection il s\u2019agit ou comment la traiter. \u00ab\u00a0\u00c0 l’\u00e8re du s\u00e9quen\u00e7age du g\u00e9nome \u00e0 haut d\u00e9bit, cela devrait \u00eatre plus rapide,\u00a0\u00bb souligne Paul Wilmes. \u00ab\u00a0Pour acc\u00e9l\u00e9rer les choses, nous devons d\u00e9velopper de nouvelles techniques bioinformatiques et savoir tirer parti des diff\u00e9rents outils existants.\u00a0\u00bb C’est exactement ce qu\u2019a fait Laura de Nies, premier auteur de l’article et doctorante dans l\u2019\u00e9quipe de Paul Wilmes, avec PathoFact.<\/p>

Entre autres choses, PathoFact peut utiliser en temps r\u00e9el des donn\u00e9es provenant du s\u00e9quen\u00e7age dit m\u00e9tag\u00e9nomique. \u00ab\u00a0C\u2019est-\u00e0-dire lorsque tous les g\u00e8nes de tous les microorganismes pr\u00e9sents dans un \u00e9chantillon sont s\u00e9quenc\u00e9s,\u00a0\u00bb explique Laura de Nies : \u00ab\u00a0Alors m\u00eame que le s\u00e9quen\u00e7age est encore en cours, PathoFact peut d\u00e9j\u00e0 commencer \u00e0 comparer les donn\u00e9es obtenues avec sa base de donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9e.\u00a0\u00bb Il recherche les g\u00e8nes qui codent pour les facteurs de virulence ou la r\u00e9sistance aux antibiotiques. Ces facteurs de virulence sont par exemple les prot\u00e9ines qui assurent la survie d’un germe dans le corps humain ou certains produits m\u00e9taboliques toxiques qui nous rendent malades.<\/p>

Les scientifiques connaissent d\u00e9j\u00e0 de nombreux g\u00e8nes qui codent pour des facteurs de virulence et d’autres structures microbiennes responsables de la r\u00e9sistance aux antibiotiques. Leurs s\u00e9quences sont enregistr\u00e9es dans la base de donn\u00e9es de PathoFact. Mais certains g\u00e8nes sont encore inconnus. \u00ab\u00a0Avec PathoFact, nous pouvons m\u00eame identifier ceux-l\u00e0,\u00a0\u00bb explique Laura de Nies : \u00ab\u00a0En effet, les prot\u00e9ines pour lesquelles ils codent vont ressembler \u00e0 des structures connues. Elles auront certaines caract\u00e9ristiques qui sont propres aux facteurs de virulence ou \u00e0 la r\u00e9sistance aux antibiotiques.\u00a0\u00bb Cela signifie qu’avec PathoFact les chercheurs peuvent acqu\u00e9rir des connaissances sur de nouveaux agents pathog\u00e8nes et identifier des esp\u00e8ces dont on ne savait pas qu’elles \u00e9taient pathog\u00e8nes.<\/p>\n

\nMaladies chroniques et COVID-19<\/h2>\n

L\u2019\u00e9quipe du professeur Paul Wilmes se concentre principalement sur les maladies chroniques telles que la maladie de Parkinson ou la polyarthrite rhumato\u00efde : il existe en effet une th\u00e9orie bien \u00e9tay\u00e9e selon laquelle l’apparition de ces maladies est li\u00e9e \u00e0 des changements dans la composition des communaut\u00e9s microbiennes, ou microbiotes, pr\u00e9sentes dans le corps humain. \u00ab\u00a0Les bact\u00e9ries qui vivent en nous et sur nous sont en comp\u00e9tition constante les unes avec les autres,\u00a0\u00bb explique Prof. Wilmes. \u00ab\u00a0Dans certaines circonstances, des microorganismes nuisibles peuvent prolif\u00e9rer, produire des substances toxiques et d\u00e9clencher une maladie.\u00a0\u00bb Gr\u00e2ce \u00e0 PathoFact, les scientifiques peuvent d\u00e9sormais d\u00e9tecter de tels changements dans l’\u00e9cosyst\u00e8me microbien plus rapidement et plus pr\u00e9cis\u00e9ment qu’auparavant, et ainsi aller plus loin dans la recherche fondamentale sur les maladies chroniques.<\/p>

Paul Wilmes aimerait que ce nouvel outil permette aussi des progr\u00e8s en mati\u00e8re de diagnostic m\u00e9dical. PathoFact pourrait par exemple \u00eatre utilis\u00e9 par les m\u00e9decins pour mieux anticiper les formes graves de COVID-19. Cette maladie virale est souvent accompagn\u00e9e par des co-infections caus\u00e9es par des bact\u00e9ries ou par des virus autres que le SRAS-CoV-2. \u00ab\u00a0Avec PathoFact, nous pouvons identifier ces agents pathog\u00e8nes plus rapidement qu’auparavant. C\u2019est un premier pas qui pourrait \u00e0 l\u2019avenir permettre la mise en place les traitements appropri\u00e9s et aider les m\u00e9decins \u00e0 pr\u00e9venir l\u2019\u00e9volution vers une forme grave de COVID-19.\u00a0\u00bb Pour aller dans cette direction, Paul Wilmes pr\u00e9voit de collaborer avec une grande compagnie luxembourgeoise sp\u00e9cialis\u00e9e dans le diagnostic m\u00e9dical. \u00ab\u00a0Cette soci\u00e9t\u00e9 utilise des m\u00e9thodes standard pour analyser les \u00e9chantillons qu\u2019elle traite. Nous analyserons ces \u00e9chantillons simultan\u00e9ment avec PathoFact afin de continuer \u00e0 am\u00e9liorer notre outil et de confirmer sa grande pr\u00e9cision. De cette fa\u00e7on, les infections microbiennes seront \u00e0 terme trait\u00e9es plus rapidement et de mani\u00e8re plus cibl\u00e9e.\u00a0\u00bb<\/p>

—<\/p>

Le d\u00e9veloppement de PathoFact a \u00e9t\u00e9 financ\u00e9 par le Fonds national de la recherche (FNR) du Luxembourg et soutenu par le Conseil europ\u00e9en de la recherche (ERC) dans le cadre d’une bourse \u00ab\u00a0Consolidator\u00a0\u00bb pour le projet ExpoBiome. Laura de Nies est doctorante au sein de l’\u00e9cole doctorale Microbiomes in One Health\u00a0(DTU MICROH), \u00e9galement financ\u00e9e par le FNR dans le cadre de son programme PRIDE.<\/p>

R\u00e9f\u00e9rence\u00a0: de Nies, L., Lopes, S., Busi, S.B. et al.\u00a0PathoFact: a pipeline for the prediction of virulence factors and antimicrobial resistance genes in metagenomic data.\u00a0Microbiome 9, 49 (2021).\u00a0https:\/\/doi.org\/10.1186\/s40168-020-00993-9<\/a><\/p>

Image: \u00a9 Valentina Galata<\/p><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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