{"id":83382,"date":"2026-04-22T20:30:07","date_gmt":"2026-04-22T20:30:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/be-fr\/83382\/"},"modified":"2026-04-22T20:30:07","modified_gmt":"2026-04-22T20:30:07","slug":"les-bacteries-associees-a-un-bon-ou-a-un-mauvais-etat-de-sante-identifiees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/be-fr\/83382\/","title":{"rendered":"les bact\u00e9ries associ\u00e9es \u00e0 un bon ou \u00e0 un mauvais \u00e9tat de sant\u00e9 identifi\u00e9es"},"content":{"rendered":"

PORTO \u2013\u00a0 Publi\u00e9e fin 2025 dans Nature<\/a>, une \u00e9tude portant sur pr\u00e8s de 35 000 personnes marque un changement d\u2019\u00e9chelle dans l\u2019analyse du microbiome humain [1]. Elle a permis d’identifier et de classer les esp\u00e8ces bact\u00e9riennes du microbiome intestinal, connues ou non, qui sont associ\u00e9es \u00e0 l’IMC, \u00e0 l’\u00e9tat de sant\u00e9 des patients, et au type d’alimentation.<\/p>\n

Pour mieux comprendre comment le microbiote intestinal est li\u00e9 \u00e0 l\u2019alimentation et \u00e0 la sant\u00e9 m\u00e9tabolique, les chercheurs ont \u00e9tabli un score qui ordonne les bact\u00e9ries selon leur association \u00e0 un bon ou un mauvais \u00e9tat de sant\u00e9. Ils ont aussi proc\u00e9d\u00e9 \u00e0 des interventions alimentaires et regarder leur impact sur le profil des bact\u00e9ries.\u00a0<\/p>\n

Explications du chercheur principal de l\u2019\u00e9tude, le Pr Nicola Segata (D\u00e9partement CIBIO, Universit\u00e9 de Trente et 9IEO Istituto Europeo di Oncologia IRCSS, Italie ; D\u00e9partement de recherche sur les jumeaux et d\u2019\u00e9pid\u00e9miologie g\u00e9n\u00e9tique, King\u2019s College London, Royaume-Uni) lors de la 14e \u00e9dition du Gut Microbiota for Health (GMFH) World Summit (14-15 mars 2026, Porto, Portugal). [2]<\/p>\n

Cette nouvelle \u00e9tude franchit un seuil quantitatif en mobilisant 34 694 individus issus de 5 cohortes am\u00e9ricano-britanniques, avec donn\u00e9es coupl\u00e9es (diet, m\u00e9tag\u00e9nome intestinal, biomarqueurs cliniques). Une \u00e9chelle qui permet une mod\u00e9lisation robuste des interactions r\u00e9gime alimentaire-microbiome-sant\u00e9.\u00a0<\/p>\n

Dans ces cohortes, les chercheurs ont identifi\u00e9 une relation nette entre certaines bact\u00e9ries et des indicateurs comme le poids, la glyc\u00e9mie ou les lipides sanguins. Pour structurer ces r\u00e9sultats, ils ont construit un classement appel\u00e9 ZOE Microbiome Health Ranking 2025, qui ordonne les bact\u00e9ries selon leur association \u00e0 un bon ou un mauvais \u00e9tat de sant\u00e9.<\/p>\n

Ce score permet de r\u00e9sumer la composition du microbiote en un indicateur unique. Pour construire ce score, l\u2019analyse a repos\u00e9 sur 661 esp\u00e8ces microbiennes non rares (pr\u00e9valence > 20 %), 37 marqueurs cliniques (glyc\u00e9mie, lipides, inflammation, etc.), et trois dimensions physiopathologiques : anthropom\u00e9trique, m\u00e9tabolisme \u00e0 jeun, r\u00e9ponse postprandiale.<\/p>\n

Le r\u00e9sultat est net, stable dans les 5 cohortes : les individus en bonne sant\u00e9 pr\u00e9sentent davantage de bact\u00e9ries favorables, tandis que ceux en surpoids ou malades ont plus de bact\u00e9ries d\u00e9favorables.\u00a0<\/p>\n

\u00ab Cette \u00e9tude identifie des esp\u00e8ces du microbiote intestinal, tant celles d\u00e9j\u00e0 connues que celles qui n’ont pas encore \u00e9t\u00e9 cultiv\u00e9es (et dont nous ignorons l’existence), qui sont \u00e9troitement li\u00e9es \u00e0 certains param\u00e8tres de sant\u00e9, \u00e0 diff\u00e9rents r\u00e9gimes alimentaires et \u00e0 des facteurs de risque. Il s’agit du plus vaste ensemble de donn\u00e9es de ce type \u00e0 ce jour, ce qui constitue une contribution majeure dans ce domaine \u00bb, a comment\u00e9 la Dre Lindsey Edwards, sp\u00e9cialiste du microbiote (King\u2019s College de Londres), sur le Science Media Center<\/a>.<\/p>\n

Une hi\u00e9rarchisation globale du microbiome<\/p>\n

Parmi les r\u00e9sultats figure la d\u00e9couverte que 50 esp\u00e8ces favorables ont une abondance cumul\u00e9e moyenne de 5,98 %, et que 50 esp\u00e8ces d\u00e9favorables ont une abondance cumul\u00e9e moyenne de 13,64 %.\u00a0<\/p>\n

Les bact\u00e9ries les plus associ\u00e9es \u00e0 la sant\u00e9 (bonne ou mauvaise) sont celles qui sont les moins comprises.<\/p>\n

Cette asym\u00e9trie sugg\u00e8re que les signatures d\u00e9l\u00e9t\u00e8res occupent une niche \u00e9cologique plus large dans le microbiome. Sur le plan taxonomique : 92 % des esp\u00e8ces extr\u00eames appartiennent au phylum Firmicutes, avec une forte concentration dans la classe Clostridia (80 esp\u00e8ces). Cependant, 22 esp\u00e8ces favorables sur 50 sont inconnues (non cultiv\u00e9es). Et parmi les esp\u00e8ces connues, 24\/28 restent ph\u00e9notypiquement non caract\u00e9ris\u00e9es. Autrement dit, les bact\u00e9ries les plus associ\u00e9es \u00e0 la sant\u00e9 (bonne ou mauvaise) sont celles les moins comprises.<\/p>\n

Un lien quantifi\u00e9 avec l\u2019IMC et les ph\u00e9notypes m\u00e9taboliques<\/p>\n

Le classement du microbiote montre une relation forte avec l\u2019IMC : plus le profil microbiotique est d\u00e9favorable, plus l\u2019IMC tend \u00e0 \u00eatre \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n

Dans une m\u00e9ta-analyse portant sur 5 348 individus, les diff\u00e9rences sont nettes. Les personnes de poids normal pr\u00e9sentent en moyenne +5,2 esp\u00e8ces favorables par rapport aux individus ob\u00e8ses (P = 0,0003).\u00a0<\/p>\n

\u00c0 l\u2019inverse, les personnes ob\u00e8ses ont +1,95 esp\u00e8ces d\u00e9favorables (P = 0,0005). L\u2019ensemble indique que le microbiote ne fonctionne pas selon une logique binaire (sain versus pathologique), mais selon un gradient continu de risque.<\/p>\n

Ce signal se retrouve lorsqu\u2019on \u00e9largit l\u2019analyse aux pathologies. En exploitant 25 \u00e9tudes microbiome cas-t\u00e9moins publiquement disponibles (4\u202f816 \u00e9chantillons au total, avec n = 2\u202f707 t\u00e9moins et n = 2\u202f109 cas) portant sur cinq maladies pr\u00e9sentant des niveaux variables d\u2019association avec le microbiome intestinal (cancer colorectal, maladies inflammatoires intestinales, diab\u00e8te de type 2, intol\u00e9rance au glucose, pathologies cardiovasculaires), il a \u00e9t\u00e9 montr\u00e9 que les sujets en bonne sant\u00e9 poss\u00e8dent en moyenne + 3,6 esp\u00e8ces favorables et -1,6 esp\u00e8ces d\u00e9favorables par rapport aux patients.\u00a0<\/p>\n

La nature des esp\u00e8ces pr\u00e9sentes compte davantage que leur nombre.<\/p>\n

Le nombre des 50 esp\u00e8ces les mieux class\u00e9es pour la sant\u00e9 ZOE MB \u00e9tait plus \u00e9lev\u00e9 chez les t\u00e9moins que chez les cas pour 21 des 25 cohortes. Ces performances d\u00e9passent celles des indicateurs classiques, ce qui montre que la nature des esp\u00e8ces pr\u00e9sentes compte davantage que leur nombre.<\/p>\n

Concernant l\u2019alimentation, un second classement bas\u00e9 sur le r\u00e9gime (diet-rank) est fortement align\u00e9 avec le classement sant\u00e9, avec une corr\u00e9lation de \u03c1 = 0,72. Toutefois, cette relation n\u2019est pas parfaite : 65 esp\u00e8ces sur 661 pr\u00e9sentent des \u00e9carts importants (diff\u00e9rence \u2265 0,3). Cela signifie que certaines bact\u00e9ries peuvent \u00eatre associ\u00e9es \u00e0 des r\u00e9gimes consid\u00e9r\u00e9s comme d\u00e9favorables tout en produisant des effets b\u00e9n\u00e9fiques, par exemple via la synth\u00e8se de m\u00e9tabolites protecteurs comme les acides gras \u00e0 cha\u00eene courte.<\/p>\n

Validation interventionnelle : causalit\u00e9 partielle<\/p>\n

Deux essais contr\u00f4l\u00e9s regroupant 746 participants confirment la dynamique observ\u00e9e, avec une augmentation des esp\u00e8ces favorables et une diminution des esp\u00e8ces d\u00e9favorables sous intervention alimentaire.\u00a0<\/p>\n

Dans l\u2019essai BIOME, 57 esp\u00e8ces ont \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9es dans le bras \u201cpr\u00e9biotique\u201d, contre 4 dans le bras \u201cprobiotique\u201d et 14 dans le bras t\u00e9moin, tandis que dans l\u2019essai METHOD, 46 esp\u00e8ces ont \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9es sous intervention di\u00e9t\u00e9tique personnalis\u00e9e. Les esp\u00e8ces qui augmentent apr\u00e8s intervention pr\u00e9sentent des rangs significativement plus favorables, avec des valeurs de P allant de 10-\u2265 \u00e0 10-\u2075.<\/p>\n

L\u2019effet du r\u00e9gime ne se limite donc plus aux nutriments absorb\u00e9s mais inclut des effets indirects par une transformation microbienne interm\u00e9diaire.<\/p>\n

Ainsi, cette observation ouvre la voie \u00e0 une m\u00e9decine nutritionnelle m\u00e9canistique. Le microbiome, jusqu\u2019ici \u00e9tudi\u00e9 de mani\u00e8re descriptive, devient quantifiable gr\u00e2ce \u00e0 un score unidimensionnel, exploitable en clinique. L\u2019effet du r\u00e9gime ne se limite donc plus aux nutriments absorb\u00e9s mais inclut des effets indirects par une transformation microbienne interm\u00e9diaire.\u00a0<\/p>\n

\u00ab Moduler le microbiome pour am\u00e9liorer la sant\u00e9 ne consiste pas seulement \u00e0 r\u00e9introduire des microbes, mais aussi \u00e0 comprendre comment nous pouvons les aider \u00e0 prosp\u00e9rer de mani\u00e8re \u00e0 renforcer notre r\u00e9silience et \u00e0 am\u00e9liorer notre sant\u00e9 \u00bb, commente la Dre Edwards.<\/p>\n

Des limites structurelles persistent n\u00e9anmoins, avec l\u2019absence de causalit\u00e9 formelle (la corr\u00e9lation restant dominante), une forte proportion d\u2019esp\u00e8ces inconnues et une variabilit\u00e9 interindividuelle \u00e9lev\u00e9e. La prochaine \u00e9tape consistera \u00e0 relier cette topologie \u00e0 des m\u00e9canismes biochimiques pr\u00e9cis, incluant les m\u00e9tabolites et les voies enzymatiques, afin de passer d\u2019une corr\u00e9lation robuste \u00e0 une causalit\u00e9 exploitable.<\/p>\n

Liens d\u2019int\u00e9r\u00eat :\u00a0Nicolas Segata est consultant pour ZOE Ltd. F et a re\u00e7u des options d\u2019achat de cette soci\u00e9t\u00e9.<\/p>\n

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