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Les signatures de bactéries intestinales arythmiques prédisent le risque de diabète de type 2

La composition microbienne des intestins est complexe et varie largement d'un individu à l'autre. De nombreux facteurs tels que les facteurs environnementaux, mode de vie, la génétique ou les maladies affectent l'écosystème intestinal des bactéries intestinales utiles.

Dirk Haller, Professeur de Nutrition et Immunologie à la TUM, et son équipe ont examiné l'importance des fluctuations diurnes du microbiome intestinal par rapport au diabète de type 2; ils présentent leur étude portant sur plus de 4000 personnes et c'est la première étude dans ce domaine basée sur une large cohorte humaine prospective.

La relation entre les bactéries intestinales et les conditions médicales

Afin de voir si les changements dans le microbiome intestinal permettent de tirer des conclusions sur les conditions médicales, des études de cohorte dites prospectives sont nécessaires.

Dirk Haller, Professeur de Nutrition et Immunologie, TUM

Dans ces études de cohorte prospectives, une section transversale de la population est observée; cependant, aucun des participants n'a montré de signes de maladie. Cette population est réexaminée au fil du temps. Par ici, les chercheurs peuvent découvrir si une certaine observation peut être typique pour de futures occurrences de maladies.

Le diagnostic et les perspectives du diabète de type 2 peuvent être améliorés

"Lorsque certaines bactéries intestinales ne suivent pas un rythme jour-nuit, donc si leur nombre et leur fonction ne changent pas au cours de la journée, cela peut être un indicateur d'une maladie potentielle du diabète de type 2. Sachant cela peut améliorer le diagnostic et les perspectives du diabète de type 2, " a déclaré le chronobiologiste Dr Silke Kiessling, un autre contributeur à l'étude.

Ces bactéries arythmiques - celles qui ne changent pas entre le jour et la nuit - sont un marqueur d'une maladie potentielle. Les chercheurs appellent cela une signature de risque. « Les modèles mathématiques montrent également que cette signature de risque microbien constituée de bactéries arythmiques aide au diagnostic du diabète, " a expliqué Sandra Reitmeier, premier auteur de l'étude.

Principalement, les scientifiques ont analysé les données d'une cohorte indépendante existante par Helmholtz Zentrum München. Les résultats liés au diabète ont été validés à l'aide de cohortes supplémentaires provenant d'Allemagne. "En comparant nos données à des cohortes en Angleterre, nous pourrions confirmer qu'il existe - entre autres - un fort facteur régional affectant l'écosystème microbien. Par conséquent, il existe une demande pour trouver des signatures de risque d'arythmie spécifiées localement, ", expliqua Haller.

Le nutritionniste Haller souligne qu'« en dehors des bactéries et de leurs variations au cours de la journée, d'autres paramètres tels que l'indice de masse corporelle jouent un rôle pour mieux prédire les conditions médicales futures d'une personne. »

Le rythme diurne et nocturne des bactéries intestinales comme point de départ pour de nouvelles recherches

L'enregistrement de l'heure de la journée lors du prélèvement d'échantillons fécaux humains à des fins de recherche peut fortement influencer le diagnostic des maladies. « La documentation de ces horodatages est essentielle pour améliorer les marqueurs de risque, " souligne le Pr Haller.

Cette recherche étaye l'hypothèse selon laquelle les changements dans le microbiome ont un effet sur les maladies liées à la nutrition. La façon dont les bactéries intestinales changent (ou ne changent pas) pendant la journée et affectent d'autres maladies associées au microbiome telles que la maladie de Crohn ou le cancer intestinal peut faire l'objet d'un examen scientifique plus approfondi.

Les résultats de cette étude sont particulièrement importants pour la poursuite des travaux du Centre de recherche collaboratif « Microbiome Signatures » (https :/ / www. sfb1371. tour. de/ ), dans la mesure où les études de cohorte offrent de précieuses possibilités de comparer les données de sujets sains et malades, notamment dans le cadre d'études cliniques.

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