Notice bibliographique
Résumé
MicrobiologieUn projet de recherche explore le potentiel anti-inflammatoire de certaines bactéries présentes dans l’emmental.Les Français sont de gros mangeurs d’emmental. Ils en consomment environ 20 g par personne et par jour en moyenne. Outre le calcium, nous ingérons grâce à cet emmental des milliards de milliards de bactéries. Depuis 2011, le projet Surfing(1), coordonné par Gwenaël Jan, de l’Inra de Rennes, s’intéresse aux propriétés de certaines d’entre elles : les bactéries propioniques laitières. « Ce sont des levains lactiques. Elles sont bien connues et utilisées par l’industrie agroalimentaire pour leurs aptitudes à apporter un arôme, une texture ou les “yeux” du fromage. Et elles sont ultrarésistantes ! »Une sélection prometteuseCes bactéries peuvent-elles, en plus, avoir des qualités pour notre santé ? « Pour le projet, nous avons choisi Propionibacterium freudenreichii, car nous avions déjà décrypté le génome de vingt souches. » En parallèle, une équipe de l’Inra de Jouy-en-Josas(2) s’est attaquée à la même problématique avec des lactobacilles présents dans le yaourt. « Nous nous sommes focalisés sur la modulation de maladies inflammatoires de l’intestin, qui augmentent en Europe. » Des études précédentes avaient déjà montré que d’autres bactéries alimentaires pouvaient avoir un effet bénéfique dans le traitement de l’une de ces pathologies, la rectocolite hémorragique.« C’est un projet exploratoire, préclinique, précise Gwenaël Jan. Nous avons mené des expérimentations in vitro puis sur des modèles animaux. » Les chercheurs ont d’abord comparé les génomes de vingt souches de bactéries, qui ont ensuite été envoyées à l’Institut Pasteur de Lille, où leur capacité à agir sur la réponse immunitaire, donc sur l’inflammation, ont été testées. Certaines se sont démarquées dès cette étape. « Nous avons confirmé ces différences par d’autres tests in vitro, puis nous avons sélectionné deux souches : la plus et la moins prometteuse, pour les tester sur des souris. » Les résultats ont été à la hauteur des attentes : les bactéries au plus fort potentiel in vitro ont révélé de véritables effets anti-inflammatoires sur les petits rongeurs malades. « Cela ne signifie pas que l’on peut soigner avec ces bactéries, mais qu’elles peuvent avoir un rôle positif dans le traitement. »Du fromage pour les sourisEn parallèle, avec un partenaire industriel(3) et un centre technique(4), l’équipe a fait réaliser des fromages contenant chacun une des deux bactéries testées. « C’était un défi technique car, normalement, il faut plusieurs bactéries différentes pour faire un fromage ! » Les produits obtenus ne ressemblent pas vraiment au beau morceau d’emmental du commerce, mais peu importe. Les chercheurs ont été soulagés de voir que les bactéries n’avaient pas été altérées par cette transformation, par les variations de températures notamment. Quelques échantillons sont partis à l’Institut Pasteur de Lille, pour nourrir les souris malades. « Ces résultats, encourageants, ne sont pas encore publiés », précise le scientifique. Le projet Surfing se termine, mais dès 2015, l’équipe de l’Inra va pouvoir travailler avec des gastroentérologues du CHU de Rennes, dans le cadre d’un projet retenu par le Conseil régional de Bretagne(5), pour tester la souche la plus prometteuse dans une étude clinique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».