Données multi-omiques intégrées pour le traitement personnalisé de la stéatose hépatique associée à l'obésité

Les chercheurs étudient la maladie du foie la plus répandue dans l'histoire de l'humanité, qui est la principale cause de transplantation hépatique dans ses formes graves. Elle résulte de deux pandémies silencieuses aux impacts énormes sur la santé : l'obésité et le diabète. Ensemble ou séparément, ils touchent plus de 30 % de la population mondiale. Le terme actuel pour la maladie est MAFLD (métabolic (dysfunction)-associated stéatose hépatique). Cette désignation indique que les troubles métaboliques liés à l'obésité, au diabète, à la dyslipidémie et à l'hypertension en sont la principale cause. Ces troubles sont liés et entraînent une accumulation de graisse dans le foie, première étape d'un large éventail de maladies chroniques du foie. Ces maladies répondent cliniquement de manière très variable et restent longtemps non diagnostiquées et non traitées. Il n'existe pas de traitement pharmacologique accepté et les modifications du mode de vie, bien que potentiellement efficaces, échouent généralement car elles nécessitent des conditions particulièrement favorables. Par conséquent, les problèmes identifiés qui doivent être résolus sont :

(1) Le diagnostic de MAFLD nécessite une biopsie du foie, une procédure coûteuse et agressive. (2) Sans examiner le foie, les cliniciens peuvent en savoir peu sur la progression de la maladie et les causes sous-jacentes. (3) Les résultats des modèles expérimentaux peuvent être informatifs mais difficiles à traduire en clinique. Des rapports récents suggèrent le rôle essentiel de la biosynthèse et du transport des phospholipides entre le réticulum endoplasmique et les mitochondries. (4) Tout ce qui précède rend difficile l'obtention des informations nécessaires pour proposer des changements dans les directives cliniques.

Compte tenu de ces aspects, les patients atteints d'obésité morbide peuvent être un modèle humain informatif. Entre autres avantages, les patients disposent d'options chirurgicales qui nous permettent d'obtenir des portions d'organes affectés qui facilitent un diagnostic précis et qui, parce qu'elles nécessitent des soins constants, peuvent être étudiées de façon continue. L'approche présentée peut améliorer les soins aux patients et consiste essentiellement à identifier le nombre le plus significatif de variables pouvant aider. En particulier, il est proposé ici l'inclusion de variables qui peuvent déjà être obtenues à partir des avancées récentes du laboratoire, englobées dans les sciences omiques (génomique, transcriptomique, protéomique, métabolomique, lipidomique, microbiomique). Chacun de ceux-ci a ses avantages et ses limites. Les modèles prédictifs peuvent intégrer ces variables dans les données cliniques pour explorer la diaphonie des organes.