Biomarqueurs du syndrome métabolique et signatures métaboliques comme outil de caractérisation d’un vieillissement en santé : une revue systématique

BIEN VIEILLIR AU 21ème SIÈCLE SYMPOSIUM SCIENTIFIQUE 109 - SYNDROME MÉTABOLIQUE ET VIEILLISEMENTIntroduction: Le SMet a été reconnu comme faisant partie de la trajectoire du diabète de type 2, précédant mais aussi prédisant son développement et ses complications. Toutefois, il existe encore peu d’information sur la signature métabolique du SMet au cours du vieillissement.Objectif: Une revue systématique, à l’aide d’une méthodologie de référence, a été menée afind’inventorier l’ensemble des métabolites décrits comme biomarqueurs du SMet chez lapersonne âgée.Méthodologie: Le protocole de recherche rigoureux incluait la détermination de concepts détaillés, l’établissement d’une stratégie de recherche reproductible, l’évaluation de la qualité des résultats ainsi qu’une extraction de l’information (population, design expérimental, méthodes analytiques, analyses statistiques). La stratégie a été appliquée à plusieurs bases de données afin de garantir la qualité de la revue.Résultats: La diversité des marqueurs extraits, dépendant des populations étudiées, révèle la pertinence d’utiliser des signatures métaboliques/lipidomiques plutôt que des marqueurs isolés. Elles reflètent davantage le large spectre phénotypique du SMet, permettant d’identifier de nouvelles cibles moléculaires.Conclusion: Dans un contexte de médecine/nutrition de précision, la métabolomique/lipidomique offre l’opportunité de découvrir de nouveaux biomarqueurs spécifiques robustes, permettant une meilleure stratification et prise en charge des personnes âgées

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

Evaluation de méthodes statistiques pour l’intégration de données métabolomiques, cliniques et alimentaires

Du fait de la prévalence croissante des maladies métaboliques chroniques, la compréhension de leurs mécanismes et du rôle de la nutrition dans leur développement et leur prévention est aujourd’hui un enjeu majeur. Leur complexité (maladies de systèmes) requiert une approche populationnelle, intégrée et multifactorielle.L’objectif de ce travail est de proposer une stratégie d’intégration de données afin de construire des modèles multidimensionnels, descriptifs ou discriminants de pathologies pour la découverte de biomarqueurs, et de contribuer à une meilleure compréhension des processus physiopathologiques impliqués. Pour cela, cette étude s’est basée sur des données et échantillons biologiques de sujets de la cohorte NuAge du Réseau Québécois de Recherche sur le vieillissement : 123 hommes (68-82 ans) ont été sélectionnés pour une étude cas/témoins (61/62 sujets) du syndrome métabolique. Ils ont été suivis annuellement avec des prélèvements biologiques, la mesure de paramètres cliniques et le recueil de données par questionnaires. Des analyses métabolomiques ont été réalisées par spectrométrie de masse sur des échantillons de sérum collectés en 2003-2005 (T1) et 3 ans plus tard (T4). Trois blocs de données ont ainsi été identifiés : métabolomiques (863 ions), cliniques (29 variables) et alimentaires (41 variables), par temps et par groupe de sujets. Ils ont été analysés avec le logiciel R, simultanément ou deux à deux, après normalisation UV ou Pareto, par des méthodes d’analyses multiblocs, à des fins descriptives (ACP multiblocs et Analyse Factorielle Multiple (AFM)) ou discriminantes (PLS multiblocs). Les résultats sont comparés sur la base de critères statistiques (pourcentage de variance expliquée, Q2, R2, matrice de confusion...) et de leur adéquation aux objectifs biologiques : discrimination cas/témoins, identification de marqueurs, découverte de sous-groupes, adéquation aux connaissances du domaine... Ce travail a permis d’établir une stratégie d’intégration de données pour mettre en oeuvre une approche multidimensionnelle d’étude des pathologies systémique