La métabolomique relève de l’étude du métabolome, c’est à dire l’ensemble des métabolites présents dans une cellule, un tissu ou un organisme à un moment donné. Qu’entend-on par métabolites ? Notre corps, pour fonctionner, a besoin de détruire des substrats et de générer des produits au cours de réactions chimiques. Ce faisant, il a besoin de cofacteurs, il libère certaines molécules et en utilise d’autres. Toutes ces molécules nécessaires à des fonctions intrinsèques de notre corps, la croissance, le développement ou encore la reproduction, sont des métabolites.

Comment fonctionne la métabolomique ?

La technique principale utilisée est la résonance magnétique nucléaire (RMN) et la spectrométrie de masse (MS). Ce sont des techniques de biophysique, reposant sur le même principe, l’étude de l’interaction entre la matière et la lumière à laquelle on va l’exposer. Cependant, les ressemblances s’arrêtent là.

La spectroscopie par résonance magnétique nucléaire utilise les caractéristiques physiques des molécules. En effet, chaque molécule est formé d’atomes, eux-mêmes formés d’un assemblage de protons, neutrons et électrons. Les électrons, lorsqu’ils se positionnent autour du noyau de l’atome, remplissent ce que l’on appelle des orbitales (un endroit où la probabilité de retrouver un électron est très forte) suivant un ordre précis. Cette notion, de l’ordre de la physique quantique, est importante pour comprendre l’existence de ce qu’on appelle des spins : imaginez qu’une orbitale représente une case à remplir, dans chaque case, on peut mettre deux électrons avec un spin inverse. Lorsqu’il n’y a qu’un spin dans cette case, il devient mobilisable pour effectuer des liaisons avec d’autres atomes, notamment. Dans la RMN, c’est exactement ce que l’on fait, on mobilise ces spins libres en passant un aimant sur notre échantillon pour créer un champ magnétique. L’échantillon est ensuite irradié de lumière et la façon dont vont interagir les molécules avec la lumière va nous donner des informations sur leur structure. Plus précisément, on s’intéresse aux spins d’un atome spécifique (il serait trop compliqué de tous les prendre en compte), le proton (ou H+), qui ne dispose que d’un électron et un seul spin à magnétiser. Les protons sont présents dans toutes les molécules et dans leur environnement, ce qui en font des cibles idéales : en irradiant de lumière un échantillon et en récupérant le spectre des protons, on obtient une image de la structure des molécules et de leur environnement qui est très précise.

La spectrométrie de masse utilise, quant à elle, les propriétés physico-chimiques des molécules. Après une étape d’ionisation, où les molécules dont la structure est à déterminer sont injectées dans le spectromètre et transformées en ions, elle séparera les molécules. Elle base sa méthode de séparation sur le rapport m/z, m étant la masse d’une molécule et z correspondant au nombre d’orbitales libres (non-occupées par un couple d’électrons). On considère souvent le z comme la « charge » de la molécule que l’on note alors q : le calcium n’aura pas de charge, mais le calcium ionisé (Ca2+) en aura 2. Une fois séparés grâce à leur rapport m/z, le signal obtenu par la séparation des ions est transformé en courant électrique et détecté par un détecteur. Ainsi le spectromètre est capable d’identifier des molécules ou des fragments protéiques et donnera son résultat sous la forme d’un spectre.

Les données obtenues avec les différentes approches de métabolomique sont ensuite analysées en utilisant les statistiques. Cependant, la métabolomique génère de grandes quantités de données et nécessite des outils bio-informatiques spécifiques et complexes. En utilisant ces techniques, on peut réaliser plusieurs sortes d’analyses :

  • L’analyse ciblée, qui permet la détection et la quantification des métabolites connus,
  • Le profilage métabolique, qui permet d’étudier une voie métabolique spécifique en identifiant, détectant et quantifiant tous les métabolites impliqués,
  • L’empreinte métabolique, permettant la comparaison de métabolomes dans différentes conditions (au cours du temps, après un traitement, en fonction de pressions externes comme le stress ou la chaleur…),
  • L’approche métabolomique, qui permet l’identification et la quantification non ciblées de tous les métabolites présents dans un échantillon biologique.

Métabolomique et vieillissement

Plusieurs études font état d’une signature du vieillissement grâce à l’analyse des métabolites. L’une d’elles, chez la souris, interprète des résultats de métabolomique dans les urines et les matières fécales. Sans rentrer dans les détails des noms à rallonge des molécules mises en évidence, l’équipe a montré qu’il y avait des changement dans des voies de signalisation cruciales, comme les dérivés d’amino-acides (importants pour la synthèse protéique), les acides gras à courte chaîne (centraux dans le maintien du microbiote intestinal), les intermédiaires de la choline et de la bétaïne (essentiel à la santé cardiovasculaire), la nicotinamide et ses dérivés (des acteurs puissants du bon fonctionnement mitochondrial) et les corps cétoniques (des modulateurs principaux dans la santé hépatique), entre autres [1]. Parallèlement, une équipe de chercheurs a mis en évidence l’impact de la restriction calorique sur les métabolites urinaires et confirme l’effet bénéfique de celle-ci sur le vieillissement [2]. Une autre étude de métabolomique révèle des résultats similaires, toujours chez la souris. Pour celles-ci, les analyses n’ont pas été conduites dans des fluides corporels mais directement au sein de différents tissus, montrant une diminution de l’expression de protéines, et de leur transcrits respectifs, impliquées dans l’oxydation phosphorylative, l’oxydation des acides gras, la biogénèse mitochondriale, le stress oxydant et l’apoptose, tous des phénomènes centraux dans le processus de vieillissement [3].

Au-delà d’une signature métabolomique globale, des équipes se sont également penchées sur des changements spécifiques. Dans le cerveau, un déséquilibre métabolique a été mis en évidence, caractérisé par un statut énergétique anormal (baisse de NAD, augmentation d’AMP/ATP,accumulation des purine/pyrimidine) et une altération de la biosynthèse des nucléotides, accompagnée d’une dérégulation de la phosphorylation oxydative. Tous ces changements amènent à un « drift métabolique » qui empêche le cerveau de répondre correctement aux stimuli extérieurs et compromet la communication inter-neuronale [4]. Dans un modèle de maladie de Parkinson, dont l’altération principale est liée à l’α-synucléine, une équipe a démontré la dérégulation du métabolisme de l’alanine et de la guanosine (touts deux centraux pour la santé cérébrale) et du métabolisme d’oxydation et de biosynthèse de l’acétyl-CoA. Cette étude confirme l’importance de l’âge sur l’apparition de la maladie de Parkinson et ouvre de nouvelles voies thérapeutiques et diagnostiques [5].

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La métabolomique a également des applications dans d’autres tissus et d’autres maladies, comme les pathologies cardiovasculaires. Une étude a notamment démontré que l’utilisation d’un profilage métabolique pouvait identifier des biomarqueurs prédictifs d’évènements cardiovasculaires majeurs (comme l’infarctus, les accidents vasculaires ou les anévrismes) chez les personnes âgées, améliorant ainsi le suivi et la prise en charge de ces patients [6].

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Concernant la longueur des télomères, un des biomarqueurs majeurs du vieillissement, une équipe anglaise a testé 280 métabolites dans deux cohortes de volontaires, pour déterminer leur association avec le vieillissement. Cinq métabolites ont été identifiés comme corrélés avec la longueur des télomères et avec des mesures fonctionnelles du vieillissement (la pression artérielle, le cholestérol et la fonction pulmonaire, hépatique et rénale). Ces cinq molécules appartiennent au métabolisme des acides gras et à celui du stress oxydant, suggérant qu’une dérégulation de ces voies de signalisation pourrait être en partie responsables de la diminution des télomères et du vieillissement [7].

Comprendre la relation entre les maladies, les facteurs de risques, les biomarqueurs et le vieillissement sont des objectifs majeurs de la recherche médicale et plus particulièrement, des approches « omics ». En combinant ces approches, pour obtenir une biologie des systèmes, permettant une compréhension globale des mécanismes de l’âge et des pathologies liées au vieillissement, il est possible d’espérer trouver de nouvelles solutions et de mieux comprendre les mécanismes complexes sous-jacents. Associée à l’épidémiologie, la métabolomique est donc un des outils les plus puissants à notre disposition aujourd’hui pour mieux lutter contre le vieillissement et faciliter un vieillissement en bonne santé.

Tout notre dossier Approches « omics »

Les approches « omics » : mieux comprendre notre vieillissement

omics

Qu’est-ce qu’il se cache derrière les approches « omics » ? Quand on parle de génomique, transcriptomique ou protéomique, à quoi s’intéresse-t-on ? Un petit guide pour mieux comprendre !

Partie 1 : Parlons peu, parlons génomique !

Difficile de ne pas s’étendre sur la génomique et toutes ses applications. C’est la plus ancienne des approches « omics » mais c’est aussi celle qui est la plus étudiée. Elle a donné naissance au concept d’épigénétique et ouvert la porte à des espoirs jusque là impossibles !

Partie 2 : La transcriptomique, une science en constante évolution.

La découverte des ARN non codants a valu un prix Nobel, c’est dire l’importance de cette discipline. La transcriptomique c’est l’ouverture d’un champ de possibles, la découverte de nouveaux mécanismes et la compréhension progressive de la régulation de la transcription.

Partie 3 : Protéomique, un meli-melo de disciplines

La protéomique, c’est avant tout une approche multiple, prenant en compte les interactions avec d’autres disciplines, notamment la génomique, et faisant appel à des concepts intercroisés avec l’immunologie, la fonction cellulaire ou la nutrition.

Partie 4 : La métabolomique, la dernière-née des « omics »

« Last but not least » comme diraient nos amis anglophones. La métobolomique, c’est la compréhension de réseaux de régulation complexes et la découverte quotidienne de nouveaux acteurs dans les communications entre nos cellules.

Références

[1] R Calvani, E Brasili et al., Fecal and urinary NMR-based metabolomics unveil an aging signature in mice, Experimental Gerontology, 2014; 49:5-11

[2] Zhang Y, Yan S, et al.Analysis of urinary metabolic profile in aging rats undergoing caloric restriction. Aging Clin Exp Res. 2012 Feb;24(1):79-84

[3] Houtkooper RH, Argmann C, Houten SM, et al. The metabolic footprint of aging in mice. Scientific Reports. 2011;1:134

[4] Ivanisevic J, Stauch KL, Petrascheck M, et al. Metabolic drift in the aging brain. Aging (Albany NY). 2016;8(5):1000-1013

[5] Chen X, Xie C, Sun L, Ding J, Cai H. Longitudinal Metabolomics Profiling of Parkinson’s Disease-Related α-Synuclein A53T Transgenic Mice. Singh PK, ed. PLoS ONE. 2015;10(8):e0136612

[6] S. Rizza,M. Copetti,C. Rossi et al., Metabolomics signature improves the prediction of cardiovascular events in elderly subjects, Atherosclerosis, 2014;232(2):260–264

[7] Zierer J, Kastenmüller G, Suhre K, et al. Metabolomics profiling reveals novel markers for leukocyte telomere length. Aging (Albany NY). 2016;8(1):77-86

Dr. Marion Tible

Marion Tible Long Long Life

Author/Reviewer

Auteure/Relectrice

Marion Tible has a PhD in cellular biology and physiopathology. Formerly a researcher in thematics varying from cardiology to neurodegenerative diseases, she is now part of Long Long Life team and is involved in scientific writing and anti-aging research.

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Marion Tible est docteur en biologie cellulaire et physiopathologie. Ancienne chercheuse dans des thématiques oscillant de la cardiologie aux maladies neurodégénératives, elle est aujourd’hui impliquée au sein de Long Long Life pour la rédaction scientifique et la recherche contre le vieillissement.

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Dr Guilhem Velvé Casquillas

Author/Reviewer

Auteur/Relecteur

Physics PhD, CEO NBIC Valley, CEO Long Long Life, CEO Elvesys Microfluidic Innovation Center

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