Influence du microbiote intestinal sur le métabolisme et la virulence des Escherichia coli entérohémorragiques
Bibliographic record
Abstract
Les Escherichia coli entérohémorragiques (EHEC) représentent un problème majeur de santé publique dans les pays développés. Les EHEC sont régulièrement responsables de toxi-infections alimentaires graves chez l’humain et causent des colites hémorragiques et le symptôme hémolytique et urémique, mortel chez les enfants en bas âge. Les EHEC les plus virulents appartiennent au sérotype O157:H7 et le bovin constitue leur réservoir naturel. À ce jour il n’existe aucun traitement pour éviter l’apparition des symptômes liés à une infection à EHEC. Par conséquent, il est important d’augmenter nos connaissances sur les mécanismes employés par le pathogène pour réguler sa virulence et coloniser efficacement la niche intestinale. Dans un premier temps, l’adaptation de la souche EHEC O157:H7 EDL933 à l’activité métabolique du microbiote intestinal a été étudiée au niveau transcriptionnel. Pour se faire, EDL933 a été cultivée dans les contenus caecaux de rats axéniques (milieu GFC) et dans ceux provenant de rats colonisés par le microbiote intestinal humain (milieu HMC). Le HMC est un milieu cécal conditionné in vivo par le microbiote. Dans le HMC par rapport au GFC, EDL933 change drastiquement de profile métabolique en réponse à l’activité du microbiote et cela se traduit par une diminution de l’expression des voies de la glycolyse et une activation des voies de l’anaplérose (voies métaboliques dont le rôle est d’approvisionner le cycle TCA en intermédiaires métaboliques). Ces résultats, couplés avec une analyse métabolomique ciblée sur plusieurs composés, ont révélé la carence en nutriments rencontrée par le pathogène dans le HMC et les stratégies métaboliques utilisées pour s’adapter au microbiote intestinal. De plus, l’expression des gènes de virulence incluant les gènes du locus d’effacement des entérocytes (LEE) codant pour le système de sécrétion de type III sont réprimés dans le HMC par rapport au GFC indiquant la capacité du microbiote intestinal à réprimer la virulence des EHEC. L’influence de plusieurs composés intestinaux présents dans les contenus caecaux de rats sur l’expression des gènes de virulence d’EDL933 a ensuite été étudiée. Ces résultats ont démontré que deux composés, l’acide N-acétylneuraminique (Neu5Ac) et le N-acétylglucosamine (GlcNAc) répriment l’expression des gènes du LEE. La répression induite par ces composés s’effectue via NagC, le senseur du GlcNAc-6-P intracellulaire et le régulateur du catabolisme du GlcNAc et du galactose chez E. coli. NagC est un régulateur transcriptionnel inactivé en présence de GlcNAc-6-P qui dérive du catabolisme du Neu5Ac et du transport GlcNAc. Ce travail nous a permis d’identifier NagC comme un activateur des gènes du LEE et de mettre à jour un nouveau mécanisme qui permet la synchronisation de la virulence avec le métabolisme chez les EHEC O157:H7. La concentration du Neu5Ac et du GlcNAc est augmentée in vivo chez le rat par le symbiote humain Bacteroides thetaiotaomicron, indiquant la capacité de certaines espèces du microbiote intestinal à relâcher les composés répresseurs de la virulence des pathogènes. Ce travail a permis l’identification des adaptations métaboliques des EHEC O157:H7 en réponse au microbiote intestinal ainsi que la découverte d’un nouveau mécanisme de régulation de la virulence en réponse au métabolisme. Ces données peuvent contribuer à l’élaboration de nouvelles approches visant à limiter les infections à EHEC.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".