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Signature microbienne pour le cancer colorectal identifié à l'aide de l'apprentissage machine

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Des chercheurs du Laboratoire européen de biologie moléculaire (EMBL) à Heidelberg (Allemagne), de l'Université de Trente (Italie) et d'autres collaborateurs internationaux ont utilisé un algorithme d'apprentissage automatique pour identifier un sous-ensemble de bactéries intestinales associées au cancer colorectal, le troisième cancer le plus fréquent dans le monde

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Ils ont effectué une méta-analyse de huit études sur les bactéries intestinales et le cancer colorectal, couvrant sept pays et trois continents, et ont constaté que les changements microbiologiques associés au cancer colorectal sont robustes, malgré les différences d'environnement ou d'alimentation.

L'équipe a utilisé un outil appelé mOTU2, qui permet d'identifier et de compter avec précision les espèces bactériennes dans les métagénomes. "La principale caractéristique de notre méthode est qu'elle nous permet de quantifier des bactéries qui n'ont même pas de référence génomique ", explique Georg Zeller, l'auteur correspondant d'une étude publiée dans Nature Medicine. "Ces espèces n'ont pas encore été isolées et cultivées - beaucoup d'entre elles ne peuvent pas facilement être cultivées en laboratoire. Mais, avec les UTM, on peut les capturer quand même, ce qui permet d'avoir une image plus complète du microbiome."

Ils ont identifié 29 bactéries, qui partageaient la même capacité à décomposer les protéines et les mucines, ce qui suggère un lien potentiel entre les microbes intestinaux associés au cancer et les régimes alimentaires riches en viande et en gras. Cette analyse établit une signature microbienne généralisable et prédictive qui pourrait servir de futur diagnostic non invasif pour le cancer colorectal.