Input of multidimensional phenotyping in the metabolic syndrome stratification

International audienceIntroduction: Metabolic syndrome (MetS) is defined by a cluster of cardio-metabolic factors including obesity, hypertension, dysglycemia, and dyslipidemia. It affects a growing number of persons,in particular older adults often suffering from multiple chronic diseases, and its prevalence is now a public health challenge. In the context of personalized medicine/nutrition, new tools are necessary to bring additional knowledge about MetS etiology, better stratify populations and customise strategies for prevention. Methods: A nested case-control study on MetS was designed within the Quebec Longitudinal Study on Nutrition and Successful Aging (NuAge). It includes 61 cases and 62 controls of similar age (68–82 y.o.), selected among the 853 men. Both targeted and untargeted metabolomic/lipidomic approaches, available within the Metabo-HUB French infrastructure [1], will be performed on serum samples collected at recruitment 2003–2005 (T1) and three years later (T4). Data analysis will be performed using reproducible online Galaxy workflows [2]. Results: The metabolomic/lipidomic data will be processed to identify specific signatures of MetS and its components, and study their stability over time. Then, these data will be analysed for evaluation of a molecular reclassification of the MetS phenotype. Finally, they will be integrated with phenotypic and detailed nutritional data available to better characterize sub-phenotype

Apport d’un phénotypage multidimensionnel dans la stratification du syndrome métabolique.

BIEN VIEILLIR AU 21ème SIÈCLE SYMPOSIUM SCIENTIFIQUE 109 - SYNDROME MÉTABOLIQUE ET VIEILLISEMENTIntroduction: Dans le contexte du développement d’une médecine/nutrition de précision, de nouveaux outils sont nécessaires afin d’approfondir nos connaissances sur l’étiologie du SMet et de personnaliser les stratégies de prévention ou de traitement.Méthodologie: Une étude cas/témoin nichée au sein de l’étude longitudinale québécoise NuAge a été réalisée sur 61 cas et 62 témoins d’âge similaire (68-82 ans), sélectionnés parmi 853 hommes. Des échantillons de sérum, collectés au recrutement (2003-2005) et trois ans plus tard, ont été analysés par dix méthodes métabolomiques/lipidomiques complémentaires de l’infrastructure française metaboHUB. L’ensemble des données ont été traitées grâce à des workflows Galaxy garantissant leur reproductibilité.Résultats: Des signatures spécifiques du SMet et de ses composantes ont été identifiées et leur stabilité évaluée au cours du temps. Ces données permettront une reclassification moléculaire du syndrome. De plus, les données phénotypiques et nutritionnelles des sujets ont été intégrées aux données «omiques» afin de mieux comprendre et caractériser les sous-phénotypes mis en évidence.Conclusion: Cette approche ouvre la porte à une meilleure compréhension des phénotypes métaboliques, résultant des relations complexes entre facteurs intrinsèques et extrinsèques, et au développement de nouveaux outils prédictifs ou diagnostics permettant un meilleur vieillissement