Les approches courantes pour analyser l’ADN d’une communauté de microbes, appelée microbiome, peuvent donner des résultats erronés, en grande partie en raison des bases de données incomplètes utilisées pour identifier les séquences d’ADN microbien. Une équipe dirigée par Aiese Cigliano de Sequentia Biotech SL, et Clemente Fernandez Arias et Federica Bertocchini du Centro de Investigaciones Biologicas Margarita Salas, rapportent ces résultats dans un article publié le 8 février dans la revue en libre accès PLOS ONE.
Les microbiomes ont fait l’objet d’efforts de recherche intenses au cours des dernières décennies. Ces études vont des tentatives de comprendre des conditions telles que l’obésité et l’autisme en examinant l’intestin humain, à la recherche de microbes qui dégradent les composés toxiques ou produisent des biocarburants en étudiant les communautés environnementales. Les méthodes les plus couramment utilisées pour étudier les communautés microbiennes reposent sur la comparaison de l’ADN obtenu à partir d’un échantillon biologique à des séquences dans des banques de données génomiques. Par conséquent, les chercheurs ne peuvent identifier que les séquences d’ADN qui se trouvent déjà dans les bases de données – un fait qui peut gravement compromettre la fiabilité des données sur le microbiome de manière inattendue.
Pour tester la cohérence des méthodes actuelles d’analyse du microbiome, les chercheurs ont utilisé des simulations informatiques pour créer des communautés de microbiome virtuel qui imitent les populations bactériennes du monde réel. Ils ont utilisé des techniques standard pour analyser les communautés virtuelles et ont comparé les résultats avec la composition originale. L’expérience a montré que les résultats des analyses d’ADN peuvent avoir peu de ressemblance avec la composition réelle de la communauté et qu’un grand nombre d’espèces « détectées » par l’analyse ne sont pas réellement présentes dans la communauté.
Pour la première fois, l’étude démontre des failles importantes dans les techniques actuellement utilisées pour identifier les communautés microbiennes. Les chercheurs concluent qu’il est nécessaire de redoubler d’efforts pour collecter des informations sur le génome des microbes et pour rendre ces informations disponibles dans les bases de données publiques afin d’améliorer la précision de l’analyse du microbiome. En attendant, les résultats des études sur le microbiome doivent être interprétés avec prudence, en particulier dans les cas où les informations génomiques disponibles dans ces environnements sont encore rares.
Les auteurs ajoutent : « Cette étude révèle des contraintes intrinsèques à l’analyse métagénomique découlant des limitations actuelles des bases de données et de la manière dont les informations génomiques sont utilisées. Pour améliorer la fiabilité des données métagénomiques, un effort de recherche est nécessaire pour améliorer à la fois le contenu des bases de données et les méthodes d’analyse. les données doivent être abordées avec beaucoup de prudence. »
