Microbiote et maladie : l'épineuse question de la causalité

Julien Hernandez, Rédacteur scientifique
·2 min de lecture

Nous le disions dans un précédent article, les rubriques santé des magazines font leur beurre sur chaque nouvelle étude décelant une corrélation entre un état de santé X et une composition Y du microbiote. De ces articles découlent généralement des conseils plus ou moins douteux. Pourtant, la question des états de santé en lien avec le microbiote est très étudiée. Dans l'article susmentionné, nous avions discuté des aspects réductionnistes et fonctionnels de l'influence du microbiote. Dans une récente étude parue dans la revue Nature, des chercheurs ont tenté d'identifier les facteurs de confusion prépondérants pouvant polluer les associations observées entre microbiote et état de santé afin d'améliorer le design des études futures.

Un peu de biostatistique 

Dans leur expérience, les scientifiques ont utilisé les données de personnes ayant accepté de participer au projet American Gut. Ces dernières ont dû alors donner un échantillon de leurs selles pour que leur microbiote soit séquencé et caractérisé, et répondre à quelques questions concernant leur état de santé et leur style de vie. On possède donc des données autodéclarées concernant l'état de santé et le style de vie.

Par la suite, les investigateurs ont intégré ce jeu de données à un modèle d'apprentissage automatique : l'analyse de forêts d'arbres décisionnels. « Les analyses de forêts d'arbres décisionnels – ou random forest analysis – sont des techniques statistiques d'apprentissage, qui permettent de faire des prédictions à partir d'un jeu de données de grande dimension. Par exemple, dans le cas de ce papier, cette méthode a été utilisée pour prédire le statut de santé (malade ou sain) d'individus à partir des données de leur microbiome. Pour ce faire, les auteurs ont divisé en deux aléatoirement leur jeu de données ; avec la première moitié, un modèle random forest a été appris à partir des données de microbiome et d'état de santé. Par la suite, le modèle a été utilisé pour prédire l'état de santé des...

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